Генерування правил ЯКЩО–ТО на основі рівнянь нечітких відношень і генетичного алгоритму

Abstract

Запропоновано підхід до генерування правил ЯКЩО–ТО на основі розв’язання рівнянь нечітких відношень, що дозволяє уникнути селекції правил із множини правил-кандидатів. Система правил ЯКЩО–ТО розглядається як множина лінгвістичних розв’язків рівнянь нечітких відношень, отримана шляхом переходу до сполученої системи нечітких термів. Розв’язання рівнянь нечітких відношень за допомогою генетичного алгоритму забезпечує оптимальну кількість нечітких правил для кожного вихідного терму і оптимальну геометрію вхідних термів для кожного лінгвістичного розв’язку.

Предложен подход к генерированию правил ЕСЛИ–ТО на основе решения уравнений нечетких отношений, что позволяет избежать селекции правил из множества правил-кандидатов. Система правил ЕСЛИ–ТО рассматривается как множество лингвистических решений уравнений нечетких отношений, полученная путем перехода к составной системе нечетких термов. Решение уравнений нечетких отношений с помощью генетического алгоритма обеспечивает оптимальное число нечетких правил для каждого выходного терма и оптимальную геометрию входных термов для каждого лингвистического решения.

An approach to IF-THEN rules generation by solving fuzzy relational equations, which allows avoiding rules selection from the set of candidate rules, is suggested in this paper. The system of fuzzy rules can be rearranged as a collection of linguistic solutions of fuzzy relational equations using the composite system of fuzzy terms. Resolution of fuzzy relational equations using the genetic algorithm guarantees the optimal number of fuzzy rules for each output fuzzy term and the optimal geometry of input fuzzy terms for each linguistic solution.