universumun müvafiq seqmentinə inikas
olunur. Cədvəl
5.4-də
[ 6.0, 4.5]
universumun normallaşdırılması təsvir edilmişdir.
Burada universum normallaşmış
[ 1, 1]
intervala çevrilmiş olunmuşdur.
Qeyri-səlis ayırma, term-çoxluqda neçə term iştirak edəcəyini müəyyənləşdirir. Girişlər
fəzasının term-çoxluğunun gücü bilik bazasında tənzimləmə qaydalarının maksimal sayını
miqdarını təyin edir. Adətən optimal qeyri-səlis ayırma evristik sınaq və xəta prosedurasını
istifadə etməklə aparılır.
İlkin qeyri-səlis çoxluğun mənsubiyyət funksiyasının təyini universumun növündən
(diskret yaxud fasiləsiz) asılı olaraq iki üsulla təyin olunur: ədədi və funksional.
Birinci üsulda qeyri-səlis çoxluğun mənsubiyyət funksiyası ədədi vektor kimi təsvir
olunur. Onun ölçüsü diskretləşdirmə dərəcəsindən asılıdır. Bu halda mənsubiyyət
funksiyası aşağıdakı kimidir:
1
( )
/
n
A
i
i
i
u
a u
.
Cədvəl 5.3
Kvantlaşdırma və ədədi təyinatlı ilkin qeyri-səlis çoxluqlar
Səviyyə İnterval
MB
MO
MK
Sıfır
K
O
B
-6
0
x
3.2
1.0
0.3
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
-5
0
3.2
x
1.6
0.7
0.7
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
-4
1, 6
0
x
0,8
0.3
1.0
0.3
0.0
0.0
0.0
0.0
-3
0.8
0
x
0.4
0.0
0.7
0.7
0.0
0.0
0.0
0.0
-2
0.4
0
x
0.2
0.0
0.3
1.0
0.3
0.0
0.0
0.0
-1
0.2
0
x
0.1
0.0
0.0
0.7
0.7
0.0
0.0
0.0
0
0.1
0
x
0.1
0.0
0.0
0.3
1.0
0.3
0.0
0.0
1
0.1
0
x
0.2
0.0
0.0
0.0
0.7
0.7
0.0
0.0
2
0.2
0
x
0.4
0.0
0.0
0.0
0.3
1.0
0.3
0.0
3
0.4
0
x
0.8
0.0
0.0
0.0
0.0
0.7
0.7
0.0
4
0.8
0
x
1.6
0.0
0.0
0.0
0.0
0.3
1.0
0.3
5
1.6
0
x
3.2
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.7
0.7
6
3.2
0
x
0.0
0.0
0.0
0.0
0.0
0.3
1.0
Cədvəl 5.4
Normallaşdırma və ilkin qeyri-səlis çoxluqlar
Normallaş-
dırılmış
universium
Normallaş-dırılmış
parçalar
Diapozon
j
u
j
İlkin qeyri-səlis
çoxluqlar
[ 1.0, 0.5]
[ 6.9, 4.1]
–1.0 0.4
MB
5.3 Qeyri-Səlis İntellektual İdarəetmə 179
[ 0.5, 0.3]
[ 4.1, 2.2]
–0.5 0.2
MO
[ 0.3, 0.0]
[ 2.2, 0.0]
–0.2 0.2
MK
[ 0.0, 0.2]
[ 0.0, 1.0]
0.0
0.2
Sıf
[ 0.2, 0.6]
[ 1.0, 2.5]
0.2
0.2
K
[ 0.6, 1.0]
[ 2.5, 4.5]
0.5
0.2
O
[-1.0, 1.0]
1.0
0.4
B
İkinci üsulda qeyri-səlis çoxluğun mənsubiyyət funksiyası müəyyən funksional formaya
malikdir, adətən zəngşəkilli, üçbucaqşəkilli, trapesiyaşəkilli və s. Qeyri-səlis məntiqi
kontrollerdə bu cür mənsubiyyət funksiyalarından istifadə olunur və bu zaman qeyri-səlis
hesab tətbiq edilir.
3.Biliklər bazası
Biliklər bazası qeyri-səlis şərti təklif şəklində ifadə olunmuş qeyri-səlis idarəetmə qaydalar
toplusundan ibarət olub qeyri-səlis kontrollerin
qaydalar məcmusunu formallaşdırır.
Biliklər bazasını layihələndirmək üçün vəziyyət (giriş) dəyişənlərini, idarəedici (çıxış)
dəyişənləri, qeyri-səlis tənzimləmə qaydalarının tiplərini və s. təyin etmək lazımdır. Qeyri-
səlis qaydaları əldə etməyin 4 yoluna baxaq [20,21].
a) Qeyri-səlis idarəetmə qaydaları qeyri-səlis şərti hökm formasında olub şərt hissəsinə
daxil olan vəziyyət dəyişənləri ilə hökm hissəsinə daxil olan idarəedici dəyişənlər arasında
münasibət yaradır.
Qeyri-səlis idarəetmə qaydalarının formalaşdırılmasına iki evristik yanaşma əsasında nail
olmaq olar. Əksər halda insan ekspertizasının formalaşdırılması istifadə olunur. Tipik misal
kimi texnoloji prosesin idarəedilməsi təlimatını götürmək olar. Digər yanaşma isə təcrübəli
ekspert sorğuları keçirməyə əsaslanır.
b) Operatorun idarəetmə fəaliyyəti.
Baxılan halda qeyri-səlis qaydalar insanın idarəetmə fəaliyyətini müşahidə etmək və
giriş-çıxış əlaqəsini ortaya çıxarmaqla yaradılır.
c) Prosesin qeyri-səlis modeli.
Linqvistik yanaşmada idarə olunan prosesin qeyri-səlis modelinə onun dinamik xarak-
teristikasının linqivistik yazılışı kimi baxıla bilər. Qeyri-səlis modelə əsaslanaraq dinamik
sistemin optimal fəaliyyətinin qeyri-səlis idarəedici qaydalarını generasiya edə bilərik.
d) Öyrənmə.
Özü-təşkil olunan kontrollerlərin [20,22] köməyilə qeyri-səlis kontrollerin (QSK)
biliklər bazasını (BB) formalaşdırmaq olar. Belə kontrollerlər iyerarik struktura malik olub
iki qaydalar bazasına malikdir. Birinci baza QSK-nın ümumi qaydalar bazasıdır. İkinci baza
isə meta-qaydalardan ibarətdir ki, insanın öyrənməsinə uyğun olaraq, sistemin arzuolunan
fəaliyyətinə əsaslanaraq, ümumi qaydalar bazasının yaradılmasına və dəyişdirilməsinə
imkan verir.
Müasir Soft Kompütinq üsulları, xüsusilə də neuro-fuzzy, qeyri-səlis genetik yanaşma
biliklərin əldə edilməsinə və QSK BB-nın optimallaşdırılmasına imkan verir.
180 5 QEYRİ-SƏLİS ÇOXLUQLARIN VƏ QEYRİ-SƏLİS MƏNTİQİN TƏTBİQLƏRİ
QSK-i konstruksiya edərkən iki tip qeyri-səlis tənzimləmə qaydalarından istifadə olunur.
Əksər QSK-də istifadə olunan qeyri-səlis qaydalar çox girişli – bir çıxışlı sistemlər üçün
aşağıdakı kimi təsvir olunur:
ƏGƏR
1
x
11
A
-dirsə VƏ
2
x
12
A
-dirsə,...,VƏ
n
x
1
n
A
-dirsə
ONDA
y
1
B
-dir
HƏMÇİNİN
ƏGƏR
1
x
21
A
-dirsə VƏ
2
x
22
A
-dirsə,...,VƏ
n
x
2
n
A
-dirsə
ONDA
y
2
B
-dir
...
HƏMÇİNİN
ƏGƏR
1
x
1
m
A
-dirsə VƏ
2
x
2
m
A
-dirsə,...,VƏ
n
x
mn
A
-dirsə
ONDA
y
m
B
-dir
(5.29)
burada
1
,...,
n
x
x
və
y
uyğun olaraq prosesin vəziyyət və idarəedici linqvistik dəyişənləri-
dir;
1
,...,
i
in
A
A
və
i
B
uyğun olaraq
1
,...,
n
x
x
və
y
dəyişənlərinin
U
və
V
universumların-
da linqvistik qiymətləridir.
Bir çox hallarda isə qeyri-səlis tənzimləmə qaydalar toplusu aşağıdakı (
TSK
modeli)
şəkildə
i
R
: ƏGƏR
1
i
x
1
i
A
-dirsə, ..., VƏ
in
x
in
A
-dirsə ONDA
1
( ,...,
)
i
n
y
f x
x
(5.30)
istifadə oluna bilər.
Qeyri-səlis idarəetmə qaydalarının bu tipi “vəziyyətin qiymətləndirilməsinə əsaslanan
qeyri-səlis idarəetmə
Dostları ilə paylaş: |