Розробка метода відшукання сімейства функцій приналежності бінечітких величин

Автор(и)

  • Лев Григорович Раскін Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-9015-4016
  • Оксана Володимирівна Сіра Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-4869-2371
  • Лариса Вадимівна Сухомлин Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського, Україна https://orcid.org/0000-0001-9511-5932
  • Роман Олегович Корсун Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут», Україна https://orcid.org/0000-0002-1950-4263

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.229657

Ключові слова:

нечітка математика, функція приналежності нечітких чисел другого типу, правила побудови

Анотація

Розглянута важлива з теоретичної і практичної точки зору проблема розширення сфери застосування методів нечіткої математики. Досліджується ситуація, коли параметри функцій приналежності нечітких чисел також є нечіткими числами зі своїми функціями приналежності. Виникаюча при цьому бінечеткість не дозволяє реалізувати стандартну процедуру побудови функції приналежності. При цьому виникають труднощі виконання арифметичних та інших операцій над нечіткими числами другого порядку, що практично виключає можливість вирішення безлічі практичних завдань. Запропонована обчислювальна процедура розрахунку функцій приналежності таких бінечітких чисел, яка базується на універсальному принципі узагальнення та на правилах виконання операцій над нечіткими числами. Детально розглянутий окремий випадок, коли функція приналежності початкового нечіткого числа містить єдиний нечіткий параметр. Саме цей окремий випадок частіше інших виникає на практиці. Показано, що коректному опису початкового нечіткого числа в цьому випадку відповідає не одна функція приналежності, а їх сімейство. Простота запропонованого в роботі і наданого аналітичного методу розрахунку сімейства функцій приналежності бінечеткої величини істотно розширює діапазон адекватного аналітичного опису поведінки систем в умовах багаторівневої невизначеності. Розглянута функція приналежності бінечетких чисел з кінцевим і безкінечним носієм. Метод ілюструється рішенням прикладів використання розробленого методу для нечітких чисел з кінцевим і безкінечним носієм. З цих прикладів ясно, що складність аналітичного опису функцій приналежності з ієрархічної невизначеністю швидко зростає зі збільшенням числа параметрів функції належності початкового нечіткого числа, які також задаються нечітко. Описані можливі підходи подолання виникаючих труднощів

Біографії авторів

Лев Григорович Раскін, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра розподілених інформаційних систем і хмарних технологій

Оксана Володимирівна Сіра, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Докторка технічних наук, професорка

Кафедра розподілених інформаційних систем і хмарних технологій

Лариса Вадимівна Сухомлин, Кременчуцький національний університет імені Михайла Остроградського

Кандидатка технічних наук, доцентка

Кафедра менеджменту

Роман Олегович Корсун, Національний технічний університет «Харківський політехнічний інститут»

Аспірант

Кафедра розподілених інформаційних систем і хмарних технологій

Посилання

  1. Zadeh, L. A. (1965). Fuzzy sets. Information and Control, 8 (3), 338–353. doi: https://doi.org/10.1016/s0019-9958(65)90241-x
  2. Dyubua, D., Prad, A. (1990). Teoriya vozmozhnostey. Prilozheniya k predstavleniyu znaniy v informatike. Moscow: Radio i svyaz', 286.
  3. Venttsel', E. S. (1969). Teoriya veroyatnostey. Moscow: Vysshaya shkola, 576.
  4. Gnedenko, B. V. (1969). Kurs teorii veroyatnostey. Moscow: Nauka, 400.
  5. Kolmogorov, A. N. (1974). Osnovnye ponyatiya teorii veroyatnostey. Moscow: Nauka, 119.
  6. Kremer, N. Sh. (2004). Teoriya veroyatnostey i matematicheskaya statistika. Moscow: YUNITI-DANA, 573.
  7. Chernova, N. I. (2007). Teoriya veroyatnostey. Novosibirsk: Novosibirskiy gosudarstvenniy universitet, 260.
  8. Kofman, A. (1982). Vvedenie v teoriyu nechetkih mnozhestv. Moscow: Radio i svyaz', 486.
  9. Leonenkov, A. V. (2003). Nechetkoe modelirovanie v srede Matlab fuzzy Tech. Sankt-Peterburg: BHV – Peterburg, 736.
  10. Lyu, B. (2005). Teoriya i praktika neopredelennogo programmirovaniya. Moscow: BINOM, 416.
  11. Liu, F., Mendel, J. M. (2008). Encoding Words Into Interval Type-2 Fuzzy Sets Using an Interval Approach. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 16 (6), 1503–1521. doi: https://doi.org/10.1109/tfuzz.2008.2005002
  12. Raskin, L. G., Seraya, O. V. (2008). Nechetkaya matematika. Kharkiv: Parus, 352.
  13. Kadigrob, S. V., Seraya, O. V. (2009). Mnogofaktornye bisluchaynye modeli bezotkaznosti sistem. Visnyk natsionalnoho tekhnichnoho universytetu «Kharkivskyi politekhnichnyi instytut», 10, 34–40. Available at: http://repository.kpi.kharkov.ua/bitstream/KhPI-Press/37582/1/vestnik_KhPI_2009_10_Kadigrob_Mnogofaktornye_bisluchaynye.pdf
  14. Castillo, O., Melin, P. (2008). Type-2 Fuzzy Logic: Theory and Applications. Springer-Verlag, 244. doi: https://doi.org/10.1007/978-3-540-76284-3
  15. Hu, B. Q., Wang, C. Y. (2014). On type-2 fuzzy relations and interval-valued type-2 fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems, 236, 1–32. doi: https://doi.org/10.1016/j.fss.2013.07.011
  16. Mendel, J. M. (2007). Type-2 fuzzy sets and systems: an overview. IEEE Computational Intelligence Magazine, 2 (1), 20–29. doi: https://doi.org/10.1109/mci.2007.380672
  17. Celik, E., Gul, M., Aydin, N., Gumus, A. T., Guneri, A. F. (2015). A comprehensive review of multi criteria decision making approaches based on interval type-2 fuzzy sets. Knowledge-Based Systems, 85, 329–341. doi: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2015.06.004
  18. Du, Z., Yan, Z., Zhao, Z. (2019). Interval type-2 fuzzy tracking control for nonlinear systems via sampled-data controller. Fuzzy Sets and Systems, 356, 92–112. doi: https://doi.org/10.1016/j.fss.2018.02.013
  19. Zhang, Z., Niu, Y. (2018). Adaptive sliding mode control for interval type-2 stochastic fuzzy systems subject to actuator failures. International Journal of Systems Science, 49 (15), 3169–3181. doi: https://doi.org/10.1080/00207721.2018.1534027
  20. Seraya, O. V. (2010). Mnogomernye modeli logistiki v usloviyah neopredelennosti. Kharkiv: FOP Stetsenko, 512.
  21. Malolepshaya, N. E. (2013). Nechetkaya regressionnaya model' dlya chastnogo sluchaya interval'nyh nechetkih chisel vtorogo tipa. Lesnoy vestnik, 3, 190–192. Available at: https://cyberleninka.ru/article/n/nechetkaya-regressionnaya-model-dlya-chastnogo-sluchaya-intervalnyh-nechetkih-chisel-vtorogo-tipa
  22. Raskin, L., Sira, O. (2016). Method of solving fuzzy problems of mathematical programming. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (4 (83)), 23–28. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.81292

##submission.downloads##

Опубліковано

2021-04-30

Як цитувати

Раскін, Л. Г., Сіра, О. В., Сухомлин, Л. В., & Корсун, Р. О. (2021). Розробка метода відшукання сімейства функцій приналежності бінечітких величин. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 2(4 (110), 6–14. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2021.229657

Номер

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти