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 , а не только значения или . Является базовым понятием нечёткой логики.
ОпределениеПравить
Под нечётким множеством понимается совокупность упорядоченных пар, составленных из элементов универсального множества и соответствующих степеней принадлежности :
- ,
причём — функция принадлежности (обобщение понятия характеристической функции обычных чётких множеств), указывающая, в какой степени (мере) элемент принадлежит нечёткому множеству . Функция принимает значения в некотором линейно упорядоченном множестве . Множество называют множеством принадлежностей, часто в качестве выбирается отрезок . Если (то есть состоит только из двух элементов), то нечёткое множество может рассматриваться как обычное чёткое множество.
Основные определенияПравить
Пусть нечёткое множество с элементами из универсального множества и множеством принадлежностей . Тогда:
- носителем (суппортом) нечёткого множества называется множество ;
- величина называется высотой нечёткого множества . Нечёткое множество нормально, если его высота равна . Если высота строго меньше , нечёткое множество называется субнормальным;
- нечёткое множество пусто, если . Непустое субнормальное нечёткое множество можно нормализовать по формуле
- ;
- нечёткое множество унимодально, если только на одном из ;
- элементы , для которых , называются точками перехода нечёткого множества .
Сравнение нечётких множествПравить
Пусть и нечёткие множества, заданные на универсальном множестве .
- содержится в , если для любого элемента из функция его принадлежности множеству будет принимать значение меньшее либо равное, чем функция принадлежности множеству :
- .
- В случае, если условие выполняется не для всех , говорят о степени включения нечёткого множества в , которое определяется так:
- , где .
- Два множества называются равными, если они содержатся друг в друге:
- .
- В случае, если значения функций принадлежности и почти равны между собой, говорят о степени равенства нечётких множеств и , например, в виде
- , где .
Свойства нечётких множествПравить
-срезом нечёткого множества , обозначаемым как , называется следующее чёткое множество:
- ,
то есть множество, определяемое следующей характеристической функцией (функцией принадлежности):
Для -среза нечёткого множества истинна импликация:
- .
Нечёткое множество является выпуклым тогда и только тогда, когда выполняется условие:
для любых и .
Нечёткое множество является вогнутым тогда и только тогда, когда выполняется условие:
для любых и .
Операции над нечёткими множествамиПравить
При множестве принадлежностей
- Пересечением нечётких множеств и называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности, являющейся минимумом функций принадлежности и :
- .
- Произведением нечётких множеств и называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности:
- .
- Объединением нечётких множеств и называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности, являющейся максимумом функций принадлежности и :
- .
- Суммой нечётких множеств и называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности:
- .
- Отрицанием множества называется множество с функцией принадлежности:
- для каждого .
Альтернативное представление операций над нечёткими множествамиПравить
ПересечениеПравить
В общем виде операция пересечения нечётких множеств определяется следующим образом:
- ,
где функция — это так называемая T-норма. Ниже приведены частные примеры реализации T-нормы:
- , для
ОбъединениеПравить
В общем случае операция объединения нечётких множеств определяется следующим образом:
- ,
где функция — T-конорма. Ниже приведены частные примеры реализации S-нормы:
- , для
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 можно рассматривать как вероятность накрытия элемента некоторым случайным множеством .
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
- множество принадлежностей
- и — два нечётких подмножества
Результаты основных операций:
- пересечение:
- объединение:
ПримечанияПравить
- ↑ 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
- ↑ 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.
- ↑ Химия и жизнь, XXI век. — Компания "Химия и жизнь", 2008. — С. 37. — 472 с. Архивная копия от 4 апреля 2017 на Wayback Machine
- ↑ 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
- ↑ Леоненков А. В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб.: БХВ�Петербурr, 2005. 736 с.: ил. ISBN 5�94157�087�2
- ↑ 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]