Логотипчик




Отчет

о научно-исследовательской работе

За 3 семестра обучения в магистратуре мною были проведены теоретические исследования в области нечетких и гибридных систем. А именно, изучена и обоснована актуальность темы магистерской диссертации, поставленной передо мною научным руководителем. Рассмотрены различные методы проектирования нечетких и гибридных систем, а также изучены основные проблемы, возникающие при их построении, и возможные методы их решения.

Укажем несколько проблем: сбор первичной информации о моделируемом объекте, выбор типа нечеткой системы, построение функций принадлежности входных/выходных переменных, построение баз нечетких правил, исследование адекватности построенной модели, обучение модели на основе экспериментальных данных и т.д.

Подробно изучены методы построения функций принадлежности входных/выходных переменных, приведена их классификация на прямые и косвенные, выполнены конкретные примеры применения двух методов (метод Саати и групповой метод, основанный на статистической обработке мнений экспертов), рассмотрены методы построения баз нечетких правил (метод горной кластеризации, сравнение рейтингов правил).

Проведено сравнение работы различных типов гибридных систем (т.е. систем, включающих элементы нечеткого вывода, нейронных сетей, блоки оптимизации и кластеризации) по степени адекватности к рассматриваемым процессам (к задаче об оценке риска выброса хлора). Выявлены достоинства и недостатки, построенных систем.

В математической системе MATLAB смоделированы обучающие и тестовые выборки. Спроектированы гибридные системы с нечетким выводом Мамдани, Сугено в Fuzzy Logic Toolbox с различными видами функций принадлежности, а также с помощью Simulink для оценки риска негативных последствий операционной деятельности завода, на территории которого находится хлор. При моделировании я пользовался как уже существующими программами, так и написанными мною.

Схема работы построенной гибридной системы с нечетким выводом типа Мамдани и блоками оптимизации и кластеризации представлена ниже

Схема работы интегрированной гибридной системы

Рис. 1. Схема работы интегрированной гибридной системы

Схема работы блока базы правил

Рис. 2. Схема работы блока базы правил

Структура построенной гибридной системы типа Такаги-Сугено-Канга (TSK) (ANFIS-сеть)

Структура полученной нейро-нечеткой сети (гибридная объединенная система)

Рис. 3. Структура полученной нейро-нечеткой сети (гибридная объединенная система)

Для удобного пользования построенной моделью был разработан следующий GUI-интерфейс

GUI-интерфейс для оценки риска негативных последствий операционной деятельности завода

Рис. 4. GUI-интерфейс для оценки риска негативных последствий операционной деятельности завода

При решении задачи оценки риска с помощью нечеткой системы с блоками кластеризации и оптимизации много времени тратилось на определение формы функций принадлежности и структуры базы нечетких правил, но полученная модель получилась прозрачной для исследователя и для настройки потребовалась меньшая обучающая выборка. Использование нейро-нечеткой сети позволило сохранить время и поэкспериментировать с количеством термов переменных и видом функций принадлежности, но потребовало большее количество обучающих точек. При правильном использовании обоих подходов получается хорошее приближение к действительности. Можно сделать общий вывод, что гибридные системы дают лучшие результаты при сравнении с моделями, полученными с помощью, например, только нечеткой логики. Т.к. при объединении разных методов мягких вычислений недостатки, присущие отдельным технологиям, перестают существовать или перекрываются достоинствами, полученными при совместной работе, например нечеткой логики и искусственных нейронных сетей.



К верху страницы


Стр.2 ->
Низ сайта