Решение задачи классификации с помощью нечеткой логики
Автор: Коросов А.В.
Журнал: Принципы экологии @ecopri
Рубрика: Методы экологических исследований
Статья в выпуске: 3 (53), 2024 года.
Бесплатный доступ
Работа посвящена использованию методов нечеткой логики для решения задач классификации биологических объектов. Рассмотрено построение и использование нечеткого вывода методом Заде - Мамдани. Поставлена задача выработки логических правил прижизненного определения пола гадюки по серии качественных и количественных морфологических признаков. Показаны два варианта решения задачи с помощью методов формальной бинарной логики и с помощью методов нечеткой логики. Рассмотрены основные компоненты формальной логики (понятия, суждения, законы) и нечеткой логики (функции принадлежности, лингвистические переменные, вычисление нечетких умозаключений). Указаны методы задания функций принадлежности; реализован метод составления логистических уравнений с использованием распределений значений признаков по обширной выборке животных. Предлагается интерпретировать функции принадлежности как семантический фильтр, усиливающий диагностические свойства изучаемых признаков. Все расчеты проиллюстрированы численными примерами. Для всех этапов моделирования написаны свои скрипты, прикрепленные по гиперссылке к тексту. Выполнение скриптов в среде пакета R позволит в деталях ознакомиться со всеми этапами исследования. Обсуждаются причины невостребованности данного метода в практике экологических исследований. Рассмотрены вопросы настройки параметров и способы верификации логической модели. Отмечено активно развивающееся направление интеграции нечеткой логики с нейросетевым моделированием.
Нечеткая логика, функция принадлежности, диагностика пола, обыкновенная гадюка
Короткий адрес: https://sciup.org/147251107
IDR: 147251107 | УДК: 574.4:510.644.4 | DOI: 10.15393/j1.art.2024.15002
Solving the problem of classification using fuzzy logic
The work is devoted to the use of fuzzy logic methods to solve problems of classification of biological objects. The construction and use of fuzzy inference by the Zadeh - Mamdani method is considered. The task is to develop logical rules for determining the sex of a viper in life according to a series of qualitative and quantitative morphological features. Two variants of solving the problem: using formal binary logic methods and using methods of fuzzy logic are shown. The main components of formal logic (concepts, judgments, laws) and fuzzy logic (membership functions, linguistic variables, calculation of fuzzy inferences) are considered. The methods of defining membership functions are indicated; the method of composing logistic equations using distributions of feature values over an extensive sample of animals is implemented. It is proposed to interpret membership functions as a semantic filter that enhances the diagnostic properties of the studied features. All calculations are illustrated by numerical examples. For all stages of modeling, their own scripts are written, attached by hyperlink to the text. Executing scripts in the R package environment will allow getting acquainted with all the stages of the study in detail. The reasons that this method is not in demand in the practice of environmental research are discussed. The issues of parameter settings and verification methods of the logical model are considered. It is noted that the direction of integration of fuzzy logic with neural network modeling is actively developing.
