доктор экономических наук, кандидат технических наук, доцент, профессор кафедры «Специализированные компьютерные системы»
94204, ЛНР, г. Алчевск, пр. Ленина, 16
Dr. Sci. (Economy), Cand. Sci. (Technical), Prof., Prof., Department of Specialized Computer Systems
16 Lenin Ave., LNR, Alchevsk 94204
аспирант кафедры «Специализированные компьютерные системы»
94204, ЛНР, г. Алчевск, пр. Ленина, 16
Graduate Student Department of Specialized Computer Systems
16 Lenin Ave., LNR, Alchevsk 94204
Цель. Разработка метода выбора типа функции принадлежности и получения ее параметров, который позволил бы исключить субъективное влияние человека при автоматизированной обработке информации.
Метод. В работе рассмотрены и проанализированы существующие методы построения функций принадлежности. Исследование основано на методах нечеткой логики и анализа данных.
Результат. Предложен метод получения параметров функций принадлежности нечетких множеств, использующий реальные данные. Предложено для определения ядра нечеткого числа использовать данные, полученные от исследуемого объекта, а для носителя — теоретические сведения об объекте. Рассматриваются треугольная, трапецеидальная, колоколообразная и гауссова функции принадлежности. Внешний вид функции принадлежности предложено определять с помощью критерия – отношения ядра к носителю нечеткого множества. Приведены результаты расчетов при использовании предложенного метода для получения функций принадлежности на основании данных о мощности, потребляемой электродвигателями различного типа.
Вывод. Разработанный метод может найти применение как в системах поддержки принятия решений, так и в автоматизированных системах управления технологическими процессами. Предложенные в статье значения критерия могут быть пересмотрены при необходимости учета значений, входящих в множество измеренных реальных данных, или исходя из требования упрощения процедуры автоматизированной обработки. В дальнейших исследованиях планируется применение описанного метода для получения термов лингвистических переменных.
Objectives Development of a method for selecting the type of accessory function and obtaining its parameters to allow subjective personal influences in automated information processing to be excluded.
Method. Existing methods for constructing membership functions were analysed. The research was based on the methods of fuzzy logic and data analysis.
Results. A method for obtaining the parameters of membership functions of fuzzy sets using real data is suggested. It is proposed to use the data obtained from the object under study to determine the kernel of the fuzzy number, as well as derive theoretical information about the object for the carrier. Triangular, trapezoidal, bell-shaped and Gaussian membership functions are considered. The appearance of the membership function can be defined using the criterion of the relations of the kernel to the carrier of a fuzzy set. The results of calculations for obtaining the membership functions based on data on the power consumption of electric motors of different types are given.
Conclusion. The developed method can be used both in decision support systems as well as in automated systems for controlling technological processes. If necessary, the values of the criterion proposed in the article can be revised to take the values included in the set of measured real data into account or to simplify the procedure of automated processing. Further research will use the described method to obtain the terms of linguistic variables.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.