Реализация с помощью нечеткой логики в MatLab/ Simulink

3.4.1 Реализация с помощью нечеткой логики в MatLab/ Simulink

Наиболее значительное свойство человеческого интеллекта – способность принимать решения в обстановке неполной и нечёткой информации. Построение моделей приближённых рассуждений человека и использование их в компьютерных системах будущих поколений представляет собой одну из важнейших проблем науки.

Нечеткую модель можно построить, основываясь на формальном представлении характеристик исследуемой системы в терминах лингвистических переменных. Основные понятия систем управления – входные и выходные переменные, именно их рассматривают как лингвистические переменные при формировании базы правил в системах нечеткого вывода.

Цель управления заключается в анализе текущего состояния объекта управления, чтобы определить значения управляющих переменных, реализация которых позволяет обеспечить желаемое поведение или состояние объекта управления.

Ниже на рисунках мы представим входные в систему переменные

Теперь их нужно вязать между собой и сделем мы это с помощью Simulink-модели которая представлена ниже.

Листинг программы:

a1 = readfis('pr1')

a2 = readfis('pr2')

a3 = readfis('pr3')

a4 = readfis('pr4')

a5 = readfis('pr5')

a6 = readfis('pr6')

a7 = readfis('pr7')

a8 = readfis('pr8')

a9 = readfis('pr9')

a10 = readfis('pr10')

Рис. 3.5. «Представление системы в MatLab/ Simulink»

3.4.2 Тестирование экспертных систем и расчет эффективности с помощью регрессионного анализа

Протестируем систему в прологе со сведущими исходными данными:LIO=1;

LIK=1;

LSR=1;

LSS=1;

LP=1;

PSL=2;

PSP=1;

PSB=3;

PL=80;

PP=80;

YHB=5;

YHY=1;

YTB=5;

YTS=1;

YSB=5;

YSS=1;

KYRS=1;

Результат:

-------------------------------------------------------------------------------

Student female person Kseniya of 22 years old your estimation -5

А теперь введем те же самые данные в систему в MatLab/ Simulink. Ниже представленный результат. А потом сравним их с помьщью регрессионного анализа

Поскольку в MatLab/ Simulink мы применяем нечеткую логику , то выходные параметры являются не целыми числами и мы их округляем в большую сторону. В результате повторного тестирования мы получаем данные в следствии 10 экспериментов и анализируем их с помощью регрессионного анализа.

Ниже преведены данные и реализация регрессионного анализа:P=[5 5 5 4 5 3 3 4 4 5];

Z=[5 5 5 4 5 3 3 4 4 5];

[m,b,r]=postreg(Z,P)

m = 1.0000

b =9.5844e-016

r =1

Как видно из представленных выше графиков система в разных пакетах немного по разному работает ,это следствие того что в прологе мы не применяем нечеткую логику в отличии от MatLab, но в результате округления можно точно сказать что результаты получаются идентичные , а этьо значит что обе системы работают правильно.

Выводы по разделу 3

В результате проведения исследования можно сказать, что продукционная модель построения знаний в экспертной системе прогнозирования результатов сессии на анализе текущей успеваемости она, являются наиболее наглядным средствами представления знаний и наиболее аффективными для данной модели. Также эта модель легко реализуется в языке MatLat/ Simulink с помощью Fuzzy Logic Toolbox , поскольку логический вывод уже реализован в этом пакете. В результате мы провели сравнения программ с помощью регрессионного анализа.

РАЗДЕЛ 4. РАЗРАБОТКА МЕРОПРИЯТИЙ ПО ОБЕСПЕЧЕНИЮ БЕЗОПАСНОСТИ ЖИЗНЕДЕЯТЕЛЬНОСТИ

Похожие работы

Психологический анализ профессионального становления учителя на стадии обучения в педагогическом вузе

Скачать

27887

0

0

... автономность и степень их взаимодействия определяется содержанием решаемых задач. В заключение попытаемся сформулировать основные выводы исследования. Выводы Процесс профессионального становления учителя на стадии обучения в педагогическом вузе является неравномерным; отмечаются периоды резкого повышения и снижения показателей обученности, смена основных направлений их динамики. В основе ...

Разработка системы рейтинг-контроля уровня усвоения знаний студентов

Скачать

84959

8

2

... < 1.0 3 6 9 12 Согласно приведенным данным в зависимости от дидактических целей обучения студенты выполняют тесты заданного уровня и знания могут оцениваться по принятой в Агролицее шкале (2 уровень усвоения). Далее, исходя из К усвоения разработка системы рейтинг-контроля проводится по следующему алгоритмы. После изучения дисциплины рассчитывается общий К усвоения каждого студента ...

Основы управления образовательными системами

Скачать

201630

6

6

... определенное время (период подготовки высококвалифицированного рабочего или специалиста). Взаимодействие государственных органов с заказчиками кадров призвано стимулировать гибкость и рационализацию управления образовательной системой, распределять между ними ответственность за процесс и качество профессиональной подготовки, сохраняя при этом единое образовательное пространство в государстве. ...

Развитие учебной мотивации студента средствами психологической службы

Скачать

131964

2

0

... . М., 1973. С.12-13. Якобсон П.М. Психологические проблемы мотивации поведения человека. М., 1969. Якунин В.А. Психология учебной деятельности студентов. - М.-С.-Пет., 1994 Развитие учебной мотивации студента средствами психологической службы. Барчуков Е.В. АННОТАЦИЯ на дипломную работу “Развитие учебной мотивации студента средствами психологической службы”. Переход от ...