Неклассические логики

Содержание

Слайд 2

Направление 010400 «Информационные технологии»
Факультет прикладной математики – процессов управления
Курс 3
Семестр 5
Цикл математические

Направление 010400 «Информационные технологии» Факультет прикладной математики – процессов управления Курс 3
и естественнонаучные дисциплины
Всего часов по учебному плану 112
В том числе:
лекции 34 часа
практические занятия 34 часа
самостоятельная работа 44 часа
Форма итогового контроля 5 семестр, экзамен

Информационные технологии курс «Неклассические логики»

Слайд 3

Преподаватель:
ПОТАПОВ
Дмитрий Константинович,
доцент кафедры высшей математики

Информационные технологии курс «Неклассические логики»

Преподаватель: ПОТАПОВ Дмитрий Константинович, доцент кафедры высшей математики Информационные технологии курс «Неклассические логики»

Слайд 4

Программа курса www.apmath.spbu.ru
Неклассические логики
Нечёткая логика
Пакет Fuzzy Logic Toolbox
Итоги лекций
Практические задания

Информационные технологии курс «Неклассические

Программа курса www.apmath.spbu.ru Неклассические логики Нечёткая логика Пакет Fuzzy Logic Toolbox Итоги
логики»

Слайд 5

Теоретическая часть
Неклассические логики
Пропозициональные логики
Предикатные логики
Предикатные временные логики. Приложение к программированию
Алгоритмические логики
Нечёткая логика
Назначение
Возможности

Теоретическая часть Неклассические логики Пропозициональные логики Предикатные логики Предикатные временные логики. Приложение
и способы использования
Практическая часть
Задачи и упражнения
Работа с пакетом Fuzzy Logic Toolbox

Информационные технологии курс «Неклассические логики»

Слайд 6

Логические теории

4 век до н.э.
Аристотель
(строгость, полнота, непротиворечивость)
конец 19 века –
Булева логика

конец

Логические теории 4 век до н.э. Аристотель (строгость, полнота, непротиворечивость) конец 19
19 – начало 20 века Г. Фреге, Б. Рассел, Р. Карнап, Я. Лукашевич, А. Тарский, С. Лесьневский, Н.А. Васильев, К. Гёдель, Г. фон Вригт, С. Крипке, Я. Хинтикку

Слайд 7

Неклассические логики

фон Вригт, Крипке

Заде

Лукашевич, Пост

Прайор, Леммон, фон Вригт

Zadeh L.A. Fuzzy Sets

Неклассические логики фон Вригт, Крипке Заде Лукашевич, Пост Прайор, Леммон, фон Вригт
// Information and Control. – 1965. – Vol. 8. – pp. 338-353.

Слайд 8

Нечёткая логика: определение, основные теоремы

Нечёткая логика (fuzzy logic) – одна из разновидностей неклассических

Нечёткая логика: определение, основные теоремы Нечёткая логика (fuzzy logic) – одна из
логик, в которой допускается непрерывное множество значений истинности высказываний и применяются специальные логические операции или связки

Слайд 9

Нечёткая логика: основные теоремы

Нечёткая логика: основные теоремы

Слайд 10

Нечёткая логика: архитектура компонентов процесса нечёткого управления

Объект управления


входные параметры

Датчики

выходные параметры

База правил нечётких продукций

Нечёткий вывод

входные переменные

выходные переменные

Дефаззи- фикация

Фаззи- фикация

Система нечёткого управления

Леоненков А.В.

Нечёткая логика: архитектура компонентов процесса нечёткого управления Объект управления ∑ входные параметры
Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – СПб.: БХВ-Петербург, 2005. – С. 207.

Слайд 11

Нечёткая логика: нечёткое моделирование в среде MATLAB

Rule Editor (редактор правил)

Membership Function Editor (редактор

Нечёткая логика: нечёткое моделирование в среде MATLAB Rule Editor (редактор правил) Membership
функций принадлежности)

Rule Viewer (просмотрщик правил)

Surface Viewer (просмотрщик поверхности отклика)

FIS Editor (редактор нечёткой системы вывода)

Read-only tools

Help ► MATLAB Help ► Fuzzy Logic Toolbox

What Can
the Fuzzy Logic Toolbox Do?

Building Systems
with the Fuzzy Logic Toolbox

Слайд 12

Нечёткая логика: прогноз погоды

Пример 1
Завтра температура воздуха +5oC, возможен дождь
Это проявление нечёткой

Нечёткая логика: прогноз погоды Пример 1 Завтра температура воздуха +5oC, возможен дождь
логики:
погода завтра может быть как пасмурной,
так и дождливой –
события предсказываются с некоторой долей уверенности (рангом)

Слайд 13

Нечёткая логика: возраст человека

Пример 2
До 15 лет нельзя однозначно утверждать, что человек

Нечёткая логика: возраст человека Пример 2 До 15 лет нельзя однозначно утверждать,
молодой
(14-летие относится к термину молодой с рангом около 0,9)
Диапазону от 15 до 35 лет можно присвоить ранг 1,
т.е. человек в этом возрасте молодой
После 35 лет человек вроде уже не молодой, но ещё и не старый,
здесь принадлежность (ранг) термина молодой возрасту будет принимать значения в интервале от 0 до 1

Ранг: 0,1 1 0,8

Возраст: 6 34 42

Слайд 14

Нечёткая логика: возраст человека

5 15 35 50 лет

1

Нечёткое множество для термина молодой

0

Нечёткая логика: возраст человека 5 15 35 50 лет 1 Нечёткое множество для термина молодой 0

Слайд 15

Нечёткая логика: нечёткая аппроксимирующая система

Пример 3

y = x2

Microsoft Excel

MATLAB (пакет Fuzzy Logic Toolbox)

Нечёткая логика: нечёткая аппроксимирующая система Пример 3 y = x2 Microsoft Excel

Слайд 16

Нечёткая логика: чаевые в ресторане
Если обслуживание плохое или еда подгоревшая, то чаевые – малые

Нечёткая логика: чаевые в ресторане Если обслуживание плохое или еда подгоревшая, то
(5% от стоимости обеда)
Если обслуживание хорошее, то чаевые – средние (15% от стоимости обеда)
Если обслуживание отличное или еда превосходная, то чаевые – щедрые (25% от стоимости обеда)

Пример 4

Экспертная система: сколько дать на «чай»?

Слайд 17

Нечёткая логика: чаевые в ресторане

Вид окна FIS-редактора после задания структуры системы (графический интерфейс редактора FIS, вызываемый функцией fuzzy(/Tips/))

Нечёткая логика: чаевые в ресторане Вид окна FIS-редактора после задания структуры системы

Слайд 18

Нечёткая логика: чаевые в ресторане

Функции принадлежности переменной «tips» (редактор функций принадлежности, вызываемый функцией mfedit(/Tips/))

Нечёткая логика: чаевые в ресторане Функции принадлежности переменной «tips» (редактор функций принадлежности, вызываемый функцией mfedit(/Tips/))

Слайд 19

Нечёткая логика: чаевые в ресторане

Итоговый набор правил в задаче о чаевых (редактор правил, вызываемый функцией ruleedit(/Tips/))

Нечёткая логика: чаевые в ресторане Итоговый набор правил в задаче о чаевых

Слайд 20

Нечёткая логика: чаевые в ресторане

Окно просмотра правил
в задаче о чаевых (программа просмотра правил, вызванная функцией ruleview(/Tips/))

Нечёткая логика: чаевые в ресторане Окно просмотра правил в задаче о чаевых

Слайд 21

Нечёткая логика: чаевые в ресторане

Графический вид зависимости выходной переменной («tips») от входных («service» и «food»)
(программа просмотра поверхности вывода, вызываемая функцией surfview(/Tips/))

Нечёткая логика: чаевые в ресторане Графический вид зависимости выходной переменной («tips») от

Слайд 22

Нечёткая логика: чаевые в ресторане

Одномерная зависимость размера чаевых («tips») от качества еды («food»)
(график зависимости выходной переменной от

Нечёткая логика: чаевые в ресторане Одномерная зависимость размера чаевых («tips») от качества
второй входной переменной для разработанной нечёткой модели)

Слайд 23

Нечёткая логика: безопасность судна
Применить аппарат нечёткой логики для анализа эффективности
системы управления безопасностью

Нечёткая логика: безопасность судна Применить аппарат нечёткой логики для анализа эффективности системы
в судоходных компаниях
Входные переменные:
человек
судно
измерение и методы
внешний фактор
ресурсы
Выходная переменная – эффективность системы управления безопасностью

опыт

знания

профессионализм

возраст

Пример 5

Слайд 24

Нечёткий поиск

Нечёткий поиск – возможность найти достаточно близкое приближение к запрошенному термину

Нечёткий поиск Нечёткий поиск – возможность найти достаточно близкое приближение к запрошенному
или фразе (технология APRP)

APRP (Adaptive Pattern Recognition Processing) – адаптивное распознавание образов

слова с опечатками
правильное написание фамилий, организаций…
данные, введённые с помощью оптического распознавания символов

Применение:

нечоткая

Ленекспо