Процесс дефаззификации нечетких множеств в RDBMS - PullRequest
1 голос
/ 04 марта 2009

У меня есть таблица, в которой хранятся все значения ... например, x1, x2, x3, которые определяют нечеткие множества. Степень членства присваивается каждому с использованием математических функций для Low, Med, High.

Мое правило 1 гласит, что если x1 высокое, а x2 среднее, то вероятность вывода равна z. Затем я беру min {x1, x2}, чтобы оценить правило. Правило 2 гласит, что если x2 высокое ИЛИ x3 среднее, то на выходе получается max {x2, x3}.

Теперь для дефаззификации я использую агрегацию последствий правил, чтобы выяснить вывод двух правил. У меня есть все степени членства (от 0 до 1) для x1 x2 x3 для каждого правила.

Как мне дефаззифицировать?

1 Ответ

1 голос
/ 04 марта 2009

Хорошо, во-первых, вы используете вероятностную логику или нечеткую логику. Хотя они похожи, они не идентичны. Если вы действительно моделируете вероятности здесь, то вам нужно рассмотреть это с помощью теоремы Байеса как условную вероятность.

Если это действительно нечеткие значения истинности, то вам нужна модель членства в множествах, которую мы должны знать.

...