Вопрос

У меня есть таблица, в которой хранятся все values..eg x1, x2, x3, которые определяют нечеткие множества.Степень членства присваивается каждому с помощью математических функций для Low, Med, High.

Мое правило 1 гласит, что если x1 высокое, А x2 среднее, то вероятность результата равна z .Затем я беру min{x1, x2} для оценки правила.Правило 2 гласит, что если x2 высокое ИЛИ x3 среднее, то выходная мощность будет максимальной {x2, x3}.

Теперь, чтобы дефаззировать, я использую агрегацию последствий правил, чтобы узнать результат двух правил.У меня определены все степени членства (от 0 до 1) для x1 x2 x3 для каждого правила.

Как мне выполнить дефаззификацию?

Это было полезно?

Решение

Итак, прежде всего, используете ли вы вероятностную логику или нечеткую логику?Хотя они и похожи, но не идентичны.Если вы действительно моделируете здесь вероятности, то вам нужно рассмотреть это с помощью теоремы Байеса как условную вероятность.

Если это действительно нечеткий значения истинности, тогда у вас должна быть модель принадлежности к множеству, которую нам нужно знать.

Лицензировано под: CC-BY-SA с атрибуция
Не связан с StackOverflow
scroll top