Skip Navigation Linksfuzzy-logic

Нечёткая логика

        Нечёткая логика и теория нечетких множеств — это раздел математики, являющийся обобщением классической логики и теории множеств. Более правильно нечеткую логику (fuzzy-logic) было бы называть непрерывной или расплывчатой («пушистой»), но эти определения не прижились.

Понятие нечёткой логики было впервые введено профессором А.Л. Заде [1] в 1965 году и опубликовано в работе [2]. В этой статье понятие классического множества было расширено допущением, что функция принадлежности элемента к множеству может принимать любые значения в интервале [0...1], а не только 0 или 1. Такие множества были названы нечёткими. Также автором были предложены различные логические операции над нечёткими множествами и предложено понятие лингвистической переменной, в качестве значений которой выступают нечёткие множества.

В настоящее время нечеткая логика является хорошо развитым и хорошо зарекомендовавшим себя инструментом решения задач классификации, управления и принятия решений.

Главными достоинствами систем на основе нечеткой логики являются следующие:

  • ​​возможность отказа от сложных и дорогих систем управления, основанных на решении дифференциальных уравнений, везде,  где это позволяет требуемая точность вычислений;
  • описание процесса принятия решений на естественном языке, с использованием субъективных и привычных для человека качественных оценок типа «много – мало», «горячо – холодно», «хорошо – плохо» и т.д., и привязка этих оценок к строгому математическому аппарату.

Основными техническими реализациями нечеткой логики можно считать нечеткие экспертные системы и нечеткие микроконтроллеры, встраиваемые в контуры управления. Конкретных примеров множество – от систем управления поездами метро и доменными печами, до систем управления механизмами стиральных машин, фото и видео камер; от экспертных систем прогнозирования результатов выборов, и систем, автоматизирующих принятие решений на электронной бирже Forex, до маленьких систем, помогающих разобраться в личных вопросах [3].

Курс нечеткой логики, читаемый на нашей кафедре, знакомит студентов с необходимыми теоретическими основами, которые сегодня должен знать всякий хорошо подготовленный разработчик информационных систем. Курс ориентирован на лабораторный практикум, посвященный разработке нечетких экспертных систем в среде CubiCalc (демо-версия) [4].

Более подробно с теорией и приложениями нечеткой логики можно познакомиться, например, при помощи следующих источников [3-6].

​​

Информационные источники

1.    http://zadeh.narod.ru/ сайт, посвященный личности Аскера Лотфи Заде.

2.    Нечеткие множества Л.Ф. Заде (http://www.cs.berkeley.edu/~zadeh/papers/Fuzzy%20Sets-Information%20and%20Control-1965.pdf)

3.    Тэрано, Т.; Асаи, К.; Сугэно, М. Прикладные нёчеткие системы. М.: Мир, 1993. 368c http://os24.org/files/books/T_Terano_K_Asai_M_Sugeno-Fuzzy_Logic-RU.djvu

4.     Корнеев В.В., Гареев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации.

5.   ​http://www.basegroup.ru/library/analysis/fuzzylogic/math/ - кратко и доступно о нечеткой логике.

6.  Болотова Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: учебник / ФГБОУ ВПО РГУИТП; ФГАУ ГНИИ ИТТ "Информика". – М.: Финансы и статистика, 2012.

<< Назад