Dekompozycja lingwistyczna bazy wiedzy systemu wnioskowania przybliżonego z eliminacją reguł sprzecznych

• Autorzy: Wyrwoł B.

Warianty tytułu

EN

Linguistic decomposition the knowledge base of the fuzzy inference system with elimination of the inconsistent rules

• Konferencja: Krajowa Konferencja Elektroniki. 7 ; 02-04.06.2006 ; Darłówko Wschodnie, Polska
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W artykule przedstawiono metodę dekompozycji relacyjnej Gupty przeniesioną na płaszczyznę lingwistyczną i wykorzystaną w realizacjach regułowych systemów wnioskowania przybliżonego (FITA) strukturze hierarchicznej. Pozwala ona obniżyć nakłady sprzętowe i obliczeniowe. Wynik wnioskowania uzyskiwany z takiego systemu jest bardziej rozmyty, niż uzyskany z systemu o klasycznej strukturze. W artykule omówiona została technika dekompozycji wykorzystująca podział bazy wiedzy systemu wnioskowania przybliżonego. Pozwala ona zmniejszyć lub całkowicie wyeliminować nadmiarową rozmytość wyniku wnioskowania.

EN

The paper presents Gupta's relational decomposition technique expanded on linguistic level. The method can be used to implement First Inference Then Aggregation fuzzy hierarchical inference systems. It allows a decrease in the hardware cost of the fuzzy system or in the computing time of the final result. The inference result of the hierarchical system using decomposition technique is more fuzzy than of the classical system. The paper describes a linguistic decomposition technique based on partitioning the knowledge base of the fuzzy inference system. It allows to decrease or even totally remove a redundant fuzziness of the inference result.

Słowa kluczowe

PL

reguła rozmyta; reguła sprzeczna; relacja rozmyta; baza wiedzy; dekompozycja relacyjna; dekompozycja lingwistyczna; system regułowy FITA; system relacyjny FATI; wnioskowanie przybliżone

EN

fuzzy rule; inconsistent rule; fuzzy relation; knowledge base; relational decomposition; linguistic decomposition; First Inference Then Aggregation system (FITA); First Aggregation Then Inference system (FATI); fuzzy inference

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Elektronika : konstrukcje, technologie, zastosowania
• Rocznik: 2008
• Tom: Vol. 49, nr 11
• Strony: 234--236
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., wykr.

Twórcy

autor

Wyrwoł B.

• Politechnika Śląska, Wydział Automatyki, Elektroniki i Informatyki, Gliwice

Bibliografia

• [1] Baturone I., Sanchez-Solano S., Barriga A., Huertas J. L.: Implementation of CMOS Fuzzy Controllers as Mixed-Signal Integrated Circuits. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, vol. 5, no. 1, 1997.
• [2] Czogała E., Pedrycz W.: Elementy i metody teorii zbiorów rozmytych. Skrypt uczelniany nr 1160, Gliwice 1983.
• [3] Driankov D., Hellendoorn H., Reinfrank M.: Wprowadzenie do sterowania rozmytego. WNT, Warszawa, 1996.
• [4] Gupta M. M., Kiszka J. B., Trojan G. M.: Multivariable Structure of Fuzzy Control Systems. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, vol. 16, no. 5, 1986.
• [5] Kim D., Cho In-Hyun: An accurate and cost-effective COG de-fuzzifier without the multiplier and the divider. Fuzzy Sets and Systems, vol. 104, 1999.
• [6] Lee P. G., Lee Kyun K., Jeon G. J.: An Index of Applicalibity for the Decomposition Method of Multivariable Fuzzy Systems. Fuzzy Systems, vol. 3, no. 3, 1995.
• [7] Hurdon H. D.: Fuzzy logic fan controller, ntia. its. bldrdoc. gov/pub/fuzzy, 1993.
• [8] Ollero A., Garcia-Cerezo A. J.: Direct digital control, auto-tuning and supervision using fuzzy logic. Fuzzy Sets and Systems, vol. 30, 1989.
• [9] Rovatti R., Guerrieri R., Baccarani G.: An enhanced Two-level Boolean Synthesis Methodology for Fuzzy Rules Minimization. IEEE Trans. on Fuzzy Systems no. 3, 1995.
• [10] Rutkowska D., Pilinski M., Rutkowski L.: Neural Networks, Genetic Algorithms and Fuzzy Systems. PWN, Polish Scientific Publishers, Warsaw, 1997.
• [11] Yamakawa T.: Stabilization of an inverted pendulum by a highspeed fuzzy logic controller hardware system. Fuzzy Sets and Systems, vol. 32, 1989.
• [12] Yager R. R., Filev D. P.: Podstawy modelowania i sterowania rozmytego. WNT, Warszawa, 1995.
• [13] Wyrwoł B.: Sprzętowa realizacja systemu wnioskowania przybliżonego z wykorzystaniem układów logiki programowalnej. Rozprawa doktorska, Gliwice, 2004.
• [14] Wyrwoł B.: Regułowo-relacyjny system wnioskowania przybliżonego. IV KKE, Darłówko Wschodnie, tom 2, ss. 475-480, 2005.
• [15] Wyrwoł B.: Technika dekompozycji lingwistycznej oparta na podziale bazy wiedzy systemu wnioskowania przybliżonego. VI KKE, Darłówko Wschodnie, tom 1, ss. 207-212, 2007.