Введем понятие лингвистической переменной состояние предприятия , которое может быть разбито на пять (в общем случае пересекающихся) нечетких подмножеств вида [c.382]
В качестве оценки риска банкротства введем лингвистическую переменную "Степень риска банкротства" со значениями наивысшая, высокая, средняя, низкая, незначительная . Взаимно однозначное соответствие лингвистических переменных "Состояние предприятия" и "Степень риска банкротства" задано в таблице. [c.383]
Соответствие лингвистических переменных "Состояние предприятия" и "Степень риска банкротства" [c.383]
I. Применяются так называемые лингвистические переменные [c.28]
Описательные возможности лингвистической переменной могут быть проиллюстрированы на следующем простом примере. Пусть оценка выпуска продукции производится с помощью понятий малый", небольшой",, средний",,большой". Максимальный выпуск при этом равен 10 тыс. тонн. Лингвистическая переменная, описывающая выпуск,будет иметь вид (выпуск, Г,/0,10000/, G, М), где Т= малый, небольшой, средний, большой G — процедура перебора элементов множества Т М- процедура экспертного опроса. [c.199]
Лингвистические неопределенности типа очень", много", больше" и т. п. дают возможность модифицировать значения элементарных и составных термов и обеспечивают расширение области значений лингвистической переменной. [c.199]
Для входов, выходов и параметров, имеющих нестрогие границы и градации вводятся лингвистические переменные. [c.200]
Для каждой лингвистической переменной определяется терм-множество состояний. Выбор терм-множества состояний требует достижения некоторого компромисса между полнотой описания и ее сложностью. [c.200]
Квантификация лингвистических переменных осуществляется на основе субъективных представлений ЛПР о величинах изменений компонентов, достаточных для преобразования одной ситуации в другую с учетом разрешающей способности системы. [c.209]
Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений/Пер. с англ. - М. Мир, 1976. - 165 с. [c.220]
Хотя нечеткая логика может явно использоваться для представления знаний эксперта с помощью правил для лингвистических переменных, обычно требуется очень много времени для конструирования и настройки функций принадлежности, которые количественно определяют эти переменные. Нейросетевые методы обучения автоматизируют этот процесс и существенно сокращают время разработки и затраты на нее, улучшая при этом параметры системы. [c.207]
Лингвистические переменные Темп Обучения и Градиент принимают в иллюстрируемом таблицей нечетком правиле адаптации следующие значения NB - большой отрицательный NS - малый отрицательный Z - близок к нулю PS - малый положительный РВ - большой положительный. [c.208]
Центральным понятием нечеткой логики является понятие лингвистической переменной. Согласно Лотфи Заде лингвистической называется переменная, значениями которой являются снова или предложения естественного или искусственного языка. Примером лингвистической переменной является, например падение производства если она принимает не числовые а лингвистические значения, такие как например, незначительное заметное, существенное, и катастрофическое. Очевидно что лингвистические значения нечетко характеризуют имеющуюся ситуацию. Например, падение производства на 3% можно рассматривать и как в какой-то мере незначительное, и как в какой-то мере заметное. Интуитивно ясно, что мера того, что данное падение является катастрофическим должна быть весьма мала. [c.209]
| Рисунок 2. Функции принадлежности лингвистической переменной Падение производства. |  |
| Рисунок 4. Нейронная сеть (нечеткий персептрон), входами которой являются лингвистические переменные, выходом - четкое значение величины портфеля. Скрытые слои в нечетком персептроне называются слоями правил. |  |
К примеру, зададим лингвистическую переменную Q = Возраст [c.28]
Теперь для той же лингвистической переменной зададим терм- [c.31]
Введем следующий набор лингвистических переменных со своим [c.40]
Определим в качестве носителя лингвистической переменной отрезок [c.42]
Теперь введем лингвистическую переменную Уровень показателя [c.42]
Эксперт строит лингвистическую переменную со своим терм- [c.54]
Чтобы конструктивно описать лингвистическую переменную, эксперт [c.54]
Далее эксперт каждому значению лингвистической переменной [c.54]
Теперь описание лингвистической переменной завершено, и аналитик [c.55]
Этап 1 (Лингвистические переменные и нечеткие подмножества) [c.55]
Шифр показателя Т-числа у для значений лингвистической переменной "Величина параметра" [c.59]
Например, если ввести лингвистическую переменную "Степень риска" со [c.73]
В этой связи при описании диалоговых процедур представляет интерес разработка моделей с использованием понятий теории нечетких множеств и лингвистических переменных [117, 118]. Подход, предложенный Л. Заде, опирается на предпосылку, что элементами мышления человека являются не числа, а элементы некоторых нечетких множеств или классов объектов, для которых переход от принадлежности к множеству" к непринадлежности" не скачкообразен, а непрерывен в диапазоне [0,1 ). Процессу мышления человека присуща нечеткость, и в этой связи оценки субъекта целей и ограничений, с которыми он оперирует, также нечетки или же лишены количественных характеристик. Неформализованная, субъективная информация, порождаемая сложными и неструктуризованными системами, составным элементом которых является человек, описывается в терминах теории нечетких множеств. [c.197]
Каждая лингвистическая переменная из (6.54) определена на некотором универсальном множестве В° (/= 1, Л/+Л + ),затабулированном на конечном множестве значений [c.209]
Модели принятия решений на основе лингвистической переменной / А. Н. Борисов, А. В. Алексеев О. А. Крунберг и др. - Рига Зинатне, 1982. - 256 с. [c.220]