Властивості інтервальних нечітких множин типу-2 в системах підтримки прийняття рішень
DOI:
https://doi.org/10.20998/2413-4295.2021.04.10Ключові слова:
інтервальна нечітка множина типу-2, функція належності, коефіцієнт регулювання, система підтримки прийняття рішень, складена множина, оптимальне керуванняАнотація
Розглянуто визначення та методи побудови інтервальних нечітких множин типу-2 в системах нечіткого логічного виведення для задач керування складними технічними об’єктами в умовах невизначеності. Описано основні типи невизначеностей, які виникають при проектуванні систем нечіткого логічного виведення та залежать від кількості експертних оцінок. Запропоновано методи оцінки інтраневизначеності та інтерневизначеності з урахуванням різної кількості експертних оцінок на етапі визначення типів та кількості функцій належності. Визначено фактори, які впливають на параметри та властивості інтервальних нечітких множин типу-2 під час експериментальних досліджень. До таких факторів належать: кількість проведених експериментів, фактори зовнішнього середовища, технічні параметри об’єкта керування та працездатність компонентів комп’ютерної системи підтримки прийняття рішень. Досліджено властивості нижніх та верхній функцій належності інтервальних нечітких множин типу-2 на прикладі гаусової функції належності, яка є однією з найбільш використовуваних в задачах проектування систем нечіткого логічного виведення. Враховано основні особливості та відмінності у методах визначення нижніх та верхніх функцій належності інтервальних нечітких множин типу-2 для різних типів невизначеностей. Розглянуто методи опису площі невизначеності, а також залежність її розмірів від кількості експертних оцінок. Площа невизначеності характеризується нижньою та верхньою функціями належності, а її розміри впливають безпосередньо на точність отриманих розв’язків. Розроблено методи визначення інтервальних нечітких множин типу-2 за допомогою коефіцієнтів регулювання параметрів функції належності для інтраневизначеності та коефіцієнтів ваги функцій належності для інтерневизначеностей. Коефіцієнт регулювання параметрів функції може бути використаний для опису нижньої та верхньої функцій належності, визначаючи при цьому розміри площі невизначеності. Визначено складені інтервальні множини типу-2 для врахування інтерневизначеностей в задачах проєктування систем нечіткого логічного виведення.
Посилання
Reddy P. V. S. Fuzzy logic based on Belief and Disbelief membership functions. Fuzzy Information and Engineering, 2017, 9(4), pp. 405-422, doi: 10.1016/j.fiae.2017.12.001.
Babanezhad M., Masoumian A., Nakhjiri A. T., Marjani A., Shirazian S. Influence of number of membership functions on prediction of membrane systems using adaptive network based fuzzy inference system (ANFIS). Scientific Reports, 2020, vol. 10(1), pp. 1-20, doi: 10.1038/s41598-020-73175-0.
Pelalak R., Nakhjiri A. T., Marjani A., Rezakazemi M., Shirazian S. Influence of machine learning membership functions and degree of membership function on each input parameter for simulation of reactors. Scientific Reports, 2021, 11(1), pp. 1-11, doi:10.1038/s41598-021-81514-y.
Razak T. R., Garibaldi J. M., Wagner C., Pourabdollah A., Soria D. Toward a Framework for Capturing Interpretability of Hierarchical Fuzzy Systems—A Participatory Design Approach. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2020, 29(5), pp. 1160-1172, doi: 10.1109/TFUZZ.2020.2969901.
Zadeh L. A. The concept of a linguistic variable and its application to approximate reasoning—I. Information sciences, 1975, vol. 8(3), pp. 199-249. doi: 10.1016/0020-0255(75)90036-5.
Liang Q., Mendel J. M. Interval type-2 fuzzy logic systems: theory and design. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2000, 8(5), pp. 535-550, doi: 10.1109/91.873577.
Mendel J. M. Type-2 fuzzy sets: some questions and answers. IEEE Connections, Newsletter of the IEEE Neural Networks Society, 2003, 1, pp. 10-13.
Deveci M., Cali U., Kucuksari S. and Erdogan N. Interval type-2 fuzzy sets based multi-criteria decision-making model for offshore wind farm development in Ireland. Energy, 2020, p.117317, doi:10.1016/j.energy.2020.117317.
Oladipupo O. O., Oyelade O. J., Adubi S. Recruitment process based on computing with words using interval type-2 fuzzy set HM approach. In Proceedings of the World Congress on Engineering and Computer Science 2019, 2019.
Biswas R., Sil J. An improved canny edge detection algorithm based on type-2 fuzzy sets. Procedia Technology, 2012, 4, pp. 820-824, doi: 10.1016/j.protcy.2012.05.134.
Hosseini R., Qanadli S. D., Barman S., Mazinani M., Ellis T., Dehmeshki J. An automatic approach for learning and tuning Gaussian interval type-2 fuzzy membership functions applied to lung CAD classification system. IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 2011, 20(2), pp. 224-234, doi: 10.1109/TFUZZ.2011.2172616.
Zhao F., Chen Y., Liu H., Fan J. Alternate PSO-based adaptive interval type-2 intuitionistic fuzzy C-means clustering algorithm for color image segmentation. IEEE Access, 2019, 7, pp. 64028-64039, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2916894.
Yatak M. Ö., Şahin F. Ride Comfort-Road Holding Trade-off Improvement of Full Vehicle Active Suspension System by Interval Type-2 Fuzzy Control. Engineering Science and Technology, an International Journal, 2021, 24(1), pp. 259-270, doi: 10.1016/j.jestch.2020.10.006.
Al-Mahturi A., Santoso F., Garratt M. A., Anavatti S. G. A robust adaptive interval Type-2 fuzzy control for autonomous underwater vehicles. In 2019 IEEE International Conference on Industry 4.0, Artificial Intelligence, and Communications Technology (IAICT), 2019, pp. 19-24, doi: 10.1109/ICIAICT.2019.8784855.
Mendel J. M. Fuzzy sets for words: a new beginning. In The 12th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, 2003. FUZZ'03, 2003, 1, pp. 37-42, IEEE, doi: 10.1109/FUZZ.2003.1209334.
Mendel J. M., John R. I., Liu F. Interval type-2 fuzzy logic systems made simple. IEEE transactions on fuzzy systems, 2006, 14(6), pp.808-821, doi:10.1109/TFUZZ.2006.879986.
Zakovorotniy A., Kharchenko A. Optimal Speed Controller Design with Interval Type-2 Fuzzy Sets. In 2021 IEEE 2nd KhPI Week on Advanced Technology (KhPIWeek), 2021 pp. 363-366, doi:10.1109/KhPIWeek53812.2021.9570045.
Kayacan E., Sarabakha A., Coupland S., John R, Khanesar M. A. Type-2 fuzzy elliptic membership functions for modeling uncertainty. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2018, 70, pp. 170-183, doi: 10.1016/j.engappai.2018.02.004.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2021 Олександр Заковоротний , Артем Харченко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Журнал публікує статті згідно з ліцензією Creative Commons Attribution International CC-BY.
