А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун - Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта
Просмотров: 3393
- Аннотация
- ОГЛАВЛЕНИЕ
- ПРЕДИСЛОВИЕ РЕДАКТОРА
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1
- § 1.1. Два основных подхода к формализации нечеткости
- § 1.2. Виды областей значений функций принадлежности
- § 1.3. Гетерогенные нечеткие множества
- § 1.4. Виды областей определения функций принадлежности
- § 1.5. Нечеткие операторы
- 1.5,1. Треугольные нормы. Треугольной нормой (сокращенно і-нормой) называется двухместная действительная функция Т! [О, 1]Х[0, 1]-»-[0, 1], удовлетворяющая следующим условиям:
- 1.5.2. Треугольные конормы. Функция X- [0> 1] ^ [0> 1] “*■
- 1.5.3. Отрицания в теории нечетких множеств.
- 1.5.4. Нечеткие операторы как параметризованные семейства функций.
- § 2.1. Определение нечетких отношений
- § 2.2. Операции над нечеткими отношениями
- § 2.3. Свойства нечетких отношений
- § 2.4. Декомпозиция нечетких отношений
- § 2.5. Транзитивное замыкание нечетких отношений
- § 2.6. Классификация нечетких отношений
- § 2.7. Отношения сходства и различия
- § 2.8. Порядки и слабые порядки
- § 2.9. Приложения теории нечетких отношений
- ГЛАВА 3
- § 3.1. Основные виды показателей размытости
- § 3.2. Аксиоматический подход к определению показателей размытости НМ
- § 3.3. Метрический подход к определению показателей размытости НМ
- § 3.4. Связь показателя размытости с алгебраическими свойствами решетки НМ
- § 3.5. Другие подходы к определению показателей размытости
- ГЛАВА 4
- § 4.1. Методические замечания
- § 4.2. Нечеткие меры
- 4.2.1. Супераддитивные меры.
- 4.2.2. Субаддитивные меры. Меры правдоподобия.
- § 4.3. Особенности аппроксимации нечетких мер
- § 4.4. Нечеткие интегралы
- § 4.5. Применение нечетких мер и интегралов для решения слабо структурированных задач
- 4.5.1. Процесс субъективного оценивания.
- 4.5.2. Экспериментальное определение нечеткой меры.
- 4.5.3. Принятие решения в нечеткой обстановке.
- 4.5.4. Процесс обучения в нечеткой обстановке.
- 4.5.5. Применение нечеткого интеграла для оценки неопределенности НМ.
- ГЛАВА 5
- § 5.1. Свойства нечетких чисел
- § 5.3, Решение уравнений с нечеткими числами
- 5.3.1. Уравнения с нечеткими отношениями и обычными математическими термами.
- 5.3.2. Уравнения с обычными отношениями и нечеткими математическими термами. Широкий класс задач математического программирования в нечетких условиях и анализа нечетких си-
- § 5.5. Логико-лингвистическое описание сложных систем и {L—R) -аппроксимация
- 5.5.1. Пример логико-лингвистического описания.
- 5.5.2. Логико-лингвистическое описание систем.
- 5.5.3. Построение многомерных алгоритмов нечеткого вывода (общий случай).
- 5.5.4. Представление композиционного правила вывода с помощью меры возможности.
- 5.5.5. Применение структурированных лингвистических переменных для построения алгоритмов нечеткого вывода.
- 5.5.6. Применение (L — і? )-аппроксимации для построения алгоритмов нечеткого вывода.
- 5.5.7. Принцип двойственности в (L — Л)-аппроксимации.
- 5.5.8. Особенности приближения экспериментальных функций принадлежности функциями (L — і?)-типа.
- 5.5.9. Алгоритмы нечеткого вывода с применением {L — і?)- аппроксимации функций принадлежности.
- § 5.6. Методы точной интерпретации
- 5.6.1. Полная интерпретация.
- 5.6.2. Вероятностная интерпретация.
- 5.6.3. Минимаксная и комбинированная интерпретация.
- 5.6.4, Интерпретация по максимуму функции принадлежности.
- § 5.7. Особенности лингвистической аппроксимации
- § 5.8. Обратная задача для нечетких отношений
- § 5.9. Практическое использование логико-лингвистических моделей
- ГЛАВА 6
- § 6.1. Специальная нечеткая логика
- § 6.2. Многозначные н нечеткозначпая логики
- 6.2.1. Многозначные логики.
- 6.2.2. Нечеткозначная логика.
- § 6.3. Теория приближенных рассуждеипіі
- 6.3.1. Трансляционные правила.
- 6.3.2. Правила модификации.
- 6.3.3. Правила вывода.
- 6.3.4. Композиционное правило вывода.
- 6.3.5. Вывод на универсальной шкале.
- § 6.4. Анализ методов приближенных рассуждений
- 6.4.1, Методы рассуждений на основе modus ponens.
- 6.4.2. Свойства нечеткой импликации.
- 6.4.3. Применение приближенных рассуждений в прикладных задачах.
- § 7.1. Нечеткий язык и его свойства
- § 7.2. Нечеткие грамматики и их свойства
- § 7.3. Порождение языков нечеткими грамматиками
- § 7.4. Описание нечетких регулярных языков регулярными выражениями
- § 7.5. Определение нечеткого автомата
- § 7.7. Нечеткие регулярные грамматики и автоматы
- § 7.8. Реализация нечеткими автоматами временных соотношений*)
- 7.8.1. Нечеткая логика времени.
- 7.8.2. Секвенциальные автоматы.
- 7.8.3. Нечеткие секвенциальные автоматы.
- ГЛАВА 8
- § 8,1. Определение нечеткого алгоритма
- § 8.2. Способы выполнения нечетких алгоритмов
- § 8.3. Представленпе нечеткого алгоритма в виде графа
- § 8.4. Алгоритмы обучения
- 8.4.1. Обучающийся нечеткий автомат.
- 8.4.2. Обучение на основе условной нечеткой меры.
- 8.4.3. Адаптивный нечеткпп логический регулятор.
- 8.4.4. Алгоритм формирования нечеткого отношения предпочтения.
- 8.4.5. Алгоритм уточнения лингвистических критериев.
- § 8.5. Описание простейших нечетких алгоритмов
- 8.5.1. Нечеткий логический регулятор процесса теплообмена [30].
- 8.5.2. Управление паровой машиной [35].
- 8.5.4. Другие приложения описанного подхода.
- ГЛАВА 9
- § 9.1. Модели нечеткого математического программирования
- § 9.2. Модели нечеткой ожидаемой полезности
- § 9.3. Нечеткие модели коллективных решений
- § 9.4. Нечеткие модели многокритериальных задач
- § 9.5. Динамические модели принятия решения
- § 9.6. Лингвистические модели принятия решений
- ГЛАВА 10
- § 10.1. Основные группы методов
- § 10.2. Прямые методы для одного эксперта
- § 10.3. Косвенные методы для одного эксперта
- § 10.4. Прямые методы для группы экспертов
- § 10.5. Косвенные методы для группы экспертов
- § 10.6. Методы построения терм-множеств
- ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ
- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ
Похожие книги
- Узагальнена модель робочого процесу рідинно-кільцевої компресорної машини – Козін В.М.
О. В. Зайцев - Податковий менеджмент. Конспект лекцій. Частина 2.