Это не официальный сайт wikipedia.org 01.01.2023

Нечёткое множество — Википедия

Нечёткое множество

Нечёткое множество (иногда размытое[1], туманное[2], пушистое[3]) — понятие, введённое Лотфи Заде в 1965 году в статье «Fuzzy Sets» в журнале Information and Control[en][4], в котором расширил классическое понятие множества, допустив, что характеристическая функция множества (названная Заде функцией принадлежности для нечёткого множества) может принимать любые значения в интервале [ 0 , 1 ] , а не только значения 0 или 1 . Является базовым понятием нечёткой логики.

Устаревшее название: расплывчатое множество[5][6],

ОпределениеПравить

Под нечётким множеством A   понимается совокупность упорядоченных пар, составленных из элементов x   универсального множества X   и соответствующих степеней принадлежности μ A ( x )  :

A = { ( x , μ A ( x ) ) x X }  ,

причём μ A ( x )   — функция принадлежности (обобщение понятия характеристической функции обычных чётких множеств), указывающая, в какой степени (мере) элемент x   принадлежит нечёткому множеству A  . Функция μ A ( x )     принимает значения в некотором линейно упорядоченном множестве M  . Множество M   называют множеством принадлежностей, часто в качестве M   выбирается отрезок [ 0 , 1 ]  . Если M = { 0 , 1 }     (то есть состоит только из двух элементов), то нечёткое множество может рассматриваться как обычное чёткое множество.

Основные определенияПравить

Пусть A   нечёткое множество с элементами из универсального множества X     и множеством принадлежностей M = [ 0 , 1 ]  . Тогда:

  • носителем (суппортом) нечёткого множества supp A   называется множество { x x X , μ A ( x ) > 0 }  ;
  • величина sup x X μ A ( x )   называется высотой нечёткого множества A    . Нечёткое множество A     нормально, если его высота равна 1    . Если высота строго меньше 1    , нечёткое множество называется субнормальным;
  • нечёткое множество пусто, если x X : μ A ( x ) = 0  . Непустое субнормальное нечёткое множество можно нормализовать по формуле
    μ A ( x ) = μ A ( x ) sup μ A ( x )  ;
  • нечёткое множество унимодально, если μ A ( x ) = 1     только на одном x     из X    ;
  • элементы x X  , для которых μ A ( x ) = 0 , 5  , называются точками перехода нечёткого множества A    .

Сравнение нечётких множествПравить

Пусть A   и B   нечёткие множества, заданные на универсальном множестве X  .

  • A   содержится в B  , если для любого элемента из X   функция его принадлежности множеству A   будет принимать значение меньшее либо равное, чем функция принадлежности множеству B  :
    A B x X : μ A ( x ) μ B ( x )  .
  • В случае, если условие μ A ( x ) μ B ( x )   выполняется не для всех x X  , говорят о степени включения нечёткого множества A   в B  , которое определяется так:
    l ( A B ) = min x T μ B ( x )  , где T = { x X ; μ A ( x ) μ B ( x ) , μ A ( x ) > 0 }  .
  • Два множества называются равными, если они содержатся друг в друге:
    A = B x X : μ A ( x ) = μ B ( x )  .
  • В случае, если значения функций принадлежности μ A ( x )   и μ B ( x )   почти равны между собой, говорят о степени равенства нечётких множеств A   и B  , например, в виде
    E ( A = B ) = 1 max x T | μ A ( x ) μ B ( x ) |  , где T = { x X ; μ A ( x ) μ B ( x ) }  .

Свойства нечётких множествПравить

α  -срезом нечёткого множества A X  , обозначаемым как A α  , называется следующее чёткое множество:

A α = { x X μ A ( x ) α }  ,

то есть множество, определяемое следующей характеристической функцией (функцией принадлежности):

χ A α ( x ) = { 0 , μ A ( x ) < α , 1 , μ A ( x ) α .  

Для α  -среза нечёткого множества истинна импликация:

α 1 < α 2 A α 1 A α 2  .

Нечёткое множество A R   является выпуклым тогда и только тогда, когда выполняется условие:

μ A [ γ x 1 + ( 1 γ ) x 2 ] μ A ( x 1 ) μ A ( x 2 ) = min { μ A ( x 1 ) , μ A ( x 2 ) }  

для любых x 1 , x 2 R   и γ [ 0 , 1 ]  .

Нечёткое множество A R   является вогнутым тогда и только тогда, когда выполняется условие:

μ A [ γ x 1 + ( 1 γ ) x 2 ] μ A ( x 1 ) μ A ( x 2 ) = max { μ A ( x 1 ) , μ A ( x 2 ) }  

для любых x 1 , x 2 R   и γ [ 0 , 1 ]  .

Операции над нечёткими множествамиПравить

При множестве принадлежностей M = [ 0 , 1 ]    

  • Пересечением нечётких множеств A   и B   называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности, являющейся минимумом функций принадлежности A   и B  :
    μ A B ( x ) = min ( μ A ( x ) , μ B ( x ) )  .
  • Произведением нечётких множеств A   и B   называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности:
    μ A B ( x ) = μ A ( x ) μ B ( x )  .
  • Объединением нечётких множеств A   и B   называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности, являющейся максимумом функций принадлежности A   и B  :
    μ A B ( x ) = max ( μ A ( x ) , μ B ( x ) )  .
  • Суммой нечётких множеств A   и B   называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности:
    μ A + B ( x ) = μ A ( x ) + μ B ( x )   μ A ( x ) μ B ( x )  .
  • Отрицанием множества A     называется множество A ¯   с функцией принадлежности:
    μ A ¯ ( x ) = 1 μ A ( x )   для каждого x X  .

Альтернативное представление операций над нечёткими множествамиПравить

ПересечениеПравить

В общем виде операция пересечения нечётких множеств определяется следующим образом:

μ A B ( x ) = T ( μ A ( x ) , μ B ( x ) )  ,

где функция T   — это так называемая T-норма. Ниже приведены частные примеры реализации T-нормы:

  • μ A B ( x ) = μ A ( x ) μ B ( x ) = min ( μ A ( x ) , μ B ( x ) )  
  • μ A B ( x ) = μ A ( x ) μ B ( x )  
  • μ A B ( x ) = max { 0 , μ A ( x ) + μ B ( x ) 1 }  
  • μ A B ( x ) = { μ A ( x ) , μ B ( x ) = 1 μ B ( x ) , μ A ( x ) = 1 0 , μ A ( x ) < 1 , μ B ( x ) < 1 ,  
  • μ A B ( x ) = 1 min { 1 , [ ( 1 μ A ( x ) ) p + ( 1 μ B ( x ) ) p ] 1 p }  , для p 1  

ОбъединениеПравить

В общем случае операция объединения нечётких множеств определяется следующим образом:

μ A B ( x ) = S ( μ A ( x ) , μ B ( x ) )  ,

где функция S   — T-конорма. Ниже приведены частные примеры реализации S-нормы:

  • μ A B ( x ) = μ A ( x ) μ B ( x ) = max ( μ A ( x ) , μ B ( x ) )  
  • μ A B ( x ) = μ A ( x ) + μ B ( x ) μ A ( x ) μ B ( x )  
  • μ A B ( x ) = min { 1 , μ A ( x ) + μ B ( x ) }  
  • μ A B ( x ) = { μ A ( x ) , μ B ( x ) = 0 μ B ( x ) , μ A ( x ) = 0 1 , μ A ( x ) > 0 , μ B ( x ) > 0  
  • μ A B ( x ) = min { 1 , [ μ A p ( x ) + μ B p ( x ) ] 1 p }  , для p 1  

Связь с теорией вероятностейПравить

Теория нечётких множеств в определённом смысле сводится к теории случайных множеств и тем самым к теории вероятностей. Основная идея состоит в том, что значение функции принадлежности μ A ( x )     можно рассматривать как вероятность накрытия элемента x     некоторым случайным множеством B    .

Однако при практическом применении аппарат теории нечётких множеств обычно используется самостоятельно, выступая конкурентом к аппарату теории вероятностей и прикладной статистики. Например, в теории управления существует направление, в котором для синтеза экспертных регуляторов вместо методов теории вероятностей используются нечёткие множества (нечёткие регуляторы).

ПримерыПравить

Пусть:

  • множество X = { x 1 , x 2 , x 3 , x 4 }  
  • множество принадлежностей M = [ 0 , 1 ]  
  • A   и B   — два нечётких подмножества X  
    • A = { ( x 1 0 , 4 ) , ( x 2 0 , 6 ) , ( x 3 0 ) , ( x 4 1 ) }  
    • B = { ( x 1 0 , 3 ) , ( x 2 0 ) , ( x 3 0 ) , ( x 4 0 , 2 ) }  

Результаты основных операций:

  • пересечение: A B = { ( x 1 0 , 3 ) , ( x 2 0 ) , ( x 3 0 ) , ( x 4 0 , 2 ) } = B  
  • объединение: A B = { ( x 1 0 , 4 ) , ( x 2 0 , 6 ) , ( x 3 0 ) , ( x 4 1 ) } = A  

ПримечанияПравить

  1. Bulletin of the Academy of Sciences of the Georgian SSR. — Академия, 1974. — С. 157. — 786 с. Архивная копия от 4 апреля 2017 на Wayback Machine
  2. Козлова Наталья Николаевна. Цветовая картина мира в языке // Ученые записки Забайкальского государственного университета. Серия: Филология, история, востоковедение. — 2010. — Вып. 3. — ISSN 2308-8753. Архивировано 4 апреля 2017 года.
  3. Химия и жизнь, XXI век. — Компания "Химия и жизнь", 2008. — С. 37. — 472 с. Архивная копия от 4 апреля 2017 на Wayback Machine
  4. Лотфи А. Заде Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений (пер. с анг. В. А. Горелик, С. А. Орловский, Н. И. Ринго) // Математика сегодня. — М., Знание, 1974. — с. 5-48
  5. Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ�Петербурr, 2005. 736 с.: ил. ISBN 5�94157�087�2
  6. A. M. Shirokov. Основы теории комплектования. — Наука и техника, 1987. — С. 66. — 190 с. Архивная копия от 18 апреля 2021 на Wayback Machine

ЛитератураПравить

  • Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976. — 166 с.
  • Орлов А. И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. — М.: Знание, 1980. — 64 с.
  • Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. — М.: Радио и связь, 1982. — 432 с.
  • Нечеткие множества и теория возможностей: Последние достижения / Р. Р. Ягер. — М.: Радио и связь, 1986.
  • Zadeh L. A. Fuzzy sets // Information and Control. — 1965. — Т. 8, № 3. — P. 338-353.
  • Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. — М.: Наука, 1981. — 208 с. — 7600 экз.
  • Орлов А. И., Луценко Е. В. Системная нечеткая интервальная математика. — Монография (научное издание). — Краснодар, КубГАУ. 2014. — 600 с.[1]