Par uz reizinājuma t-normas balstītu nestriktu secinājumu sistēmu monotonitāti viena un divu ieejas mainīgo gadījumā

Abstract

Darbā ir aplūkoti pamatprincipi monotonas nestriktās secinājumu sistēmas izveidošanai viena un divu ieejas mainīgo gadījumā, izmantojot reizinājuma t-normu un smaguma centra defazifikatoru. Tiek definēta nestriktā sistēma ar lingvistiskajiem mainīgajiem, un tiek aprakstīta ieejas-izejas mainīgo un kārtulu bāzes monotonitāte, uzsvērot tās nozīmīgumu, modelējot nestriktās secinājumu sistēmas. Darba mērķis ir izveidot pārskatāmu nosacījumu kopumu, kas jāievēro, lai tiktu garantēta monotonitāte nestriktiem secinājumu sistēmu modeļiem. Darbs satur ilustratīvu monotonas sistēmas piemēru divu ieejas mainīgo gadījumā, kas izveidots datorprogrammā Matlab.

This paper examines principles of creating a monotone t-norm-based fuzzy inference system in the case of one and two input variables using the product t-norm and center of gravity deffuzificator. Systems with one and two input variables, and with linguistic membership functions are defined explaining monotonicity of fuzzy inference systems and emphasizing its significance. The purpose of the work is to create a short and illustrative guide for creating monotone fuzzy inference systems. The paper contains example model with two input variables in Matlab fuzzy enviroment.