Разработка базы знаний для системы нечеткого логического вывода в среде MATLAB
Автор: Бурзянцева Е.Ю.
Журнал: Форум молодых ученых @forum-nauka
Статья в выпуске: 8 (24), 2018 года.
Бесплатный доступ
Данная статья посвящена разработке базы знаний для системы нечеткого логического вывода. Разработка выполнена в программной среде MATLAB. В качества системы выбран технологический процесс изготовления детали. в ходе разработки создается переменные для данной системы нечетного логического вывода, а также правила. В результате разработки получена визуализация поверхности нечеткого вывода рассматриваемой модели. По результатам сформулирован вывод.
Принятие решений, информационная система, база знаний, технологический процесс, нечеткая логика, входные переменные
Короткий адрес: https://sciup.org/140283984
IDR: 140283984
Текст научной статьи Разработка базы знаний для системы нечеткого логического вывода в среде MATLAB
Целью данного исследования является разработка базы знаний для системы нечеткого вывода решений в заданной предметной области с использованием среды моделирования Matlab.
В качестве предметной области выбран технологический процесс изготовления детали.
В настоящее время вследствие роста возможностей современных ЭВМ разрабатываются программные информационные системы, которые обеспечивают поддержку процесса принятия решений. В роли системы принятия решений может выступать база знаний.
Процесс нечеткого вывода представляет собой некоторую процедуру или алгоритм получения нечетких заключений на основе нечетких условий или предпосылок [1].
База знаний нечеткой логической системы состоит из базы правил, определяющих зависимость между входными и выходными термами-множествами, и базы данных, которая содержит функции принадлежности, показывающие степень соответствия реальных величин понятиям, определяемые термами-множествами [2].
Работа по построению нечеткой БЗ выполнена средствами Fuzzy Logic Toolbox программного продукта Matlab. В данном исследовании в системе нечеткого логического вывода были созданы три входных переменных: shir – шероховатость, obrabativaemost – обрабатываемость и trudoemkost – трудоемкость. Установленные входные переменные отражают те или иные характеристики выпускаемой детали, управление над которыми будет осуществимо в дальнейшем. Для каждой переменной заданы интервалы значений, в частности: для переменной shir и obrabativaemost – {0;1}, для trudoemkost – {7;30}. В качестве оценки для всех переменных выбраны три уровня low, average, high.
В качестве выходной была создана переменная difficult, которая подразумевает сложность изготовления детали. Данной переменной присвоены следующие значения: mf1 – 0, mf2 – 0,3, mf3 – 0,65, mf4 – 1. Структурная схема полученная с помощью редактора FIS после определения входных и выходных переменных, а также задания параметров системы нечеткого логического вывода представлена на рисунке 1.

Рисунок 1 – Схема системы нечеткого логического вывода в редакторе FIS
Далее были заданы нечеткие правила для разрабатываемой системы. Нечеткие правила если-то позволяют улучшить интерпретируемость результатов и обеспечить более глубокое понимание сути процесса. В результате было получено 12 правил, созданных исходя из практического опыта в анализе технологических процессов деталей в отрасли машиностроения. Перечень правил представлен в таблице 1.
Таблица 1 - Перечень правил системы нечеткого логического вывода
№ п/п |
shir |
obrabativaemost |
trudoemkost |
difficult |
1 |
low |
high |
low |
mf1 |
2 |
low |
high |
high |
mf3 |
3 |
low |
low |
high |
mf3 |
4 |
average |
average |
high |
mf3 |
5 |
average |
average |
low |
mf2 |
6 |
average |
average |
average |
mf2 |
7 |
high |
low |
low |
mf4 |
8 |
high |
average |
high |
mf3 |
9 |
high |
low |
high |
mf4 |
10 |
high |
high |
high |
mf3 |
11 |
high |
high |
average |
mf4 |
12 |
high |
average |
average |
mf4 |
Формулировка правил, (в данном случае правило №1), выглядит следующим образом: if (shir is low) and (obrabativaemost is high) and (trudoemkost is low) then (difficult is mf1). Иначе говоря, если показатель шероховатости имеет низкий уровень, показатель обрабатываемости – высокий, а трудоемкости низкий, то значение выходной переменной будет равно mf1, т.е. близкой к 0. Данное заключение означает, что деталь имеет малую сложность ее изготовления.
Для общего анализа разработанной нечеткой модели была проведена визуализация соответствующей поверхности нечеткого вывода, реализуемая в программе просмотра поверхности системы нечеткого логического вывода. Полученная поверхность позволяет проанализировать зависимость значений выходной переменной от отдельных входных переменных. Комбинации входных переменных задаются в соответствие с их размещением на осях системы координат. На рисунке 2 представлена визуализация поверхности нечеткого вывода рассматриваемой модели для входных переменных «шероховатость» и «трудоемкость».

Рисунок 2 – Визуализация поверхности нечеткого вывода рассматриваемой модели для входных переменных «шероховатость» и
«трудоемкость»
Проанализировав полученную поверхность нечеткого вывода, можно сделать вывод о том, что она отвечает экспертным представлениям в рассматриваемой предметной области. Так, например, можно сказать о том, что с увеличением шероховатости и одновременным увеличением трудоемкости сложность изготовления детали повышается.
Список литературы Разработка базы знаний для системы нечеткого логического вывода в среде MATLAB
- Леоненков Александр Васильевич. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. БХВ-Петербург, 2005 , 9785941570874. Всего страниц:736 ISBN: 5941570872
- Леденева Т. М. Основы нечеткого моделирования в среде MatLab:учебное пособие / Т.М. Леденева, Д.С. Татаркин, А.С. Тарасова. - Воронеж: ЛОП ВГУ, 2006. - 51с.
- Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы./Рутковская Д., Пилинский М., Рутковский Л. - Москва: Горячая линия - Телеком, 2004. - 315с.
- Гладков Л. А. Генетические алгоритмы: Учебное пособие. - 2-е изд. /Л.А. Гладков, В.В. Курейчик, В.М. Курейчик. - М.: Физматлит, 2006.- 320с.