Problemy złożone trudno jest analizować precyzyjnie Wiedza eksperta w złożonych przypadkach daje się opisać tylko w sposób nieprecyzyjny, np.

Podobne dokumenty
SID Wykład 7 Zbiory rozmyte

ZBIORY ROZMYTE I WNIOSKOWANIE PRZYBLIŻONE

STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.

Technologie i systemy oparte na logice rozmytej

SZTUCZNA INTELIGENCJA

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Jeśli X jest przestrzenią o nieskończonej liczbie elementów:

METODY INTELIGENCJI OBLICZENIOWEJ wykład 6

WYKŁAD 10 Rozmyta reprezentacja danych (modelowanie i wnioskowanie rozmyte)

Inteligencja obliczeniowa

Rozmyte systemy doradcze

Podstawy sztucznej inteligencji

Reprezentacja rozmyta - zastosowania logiki rozmytej

Wnioskowanie rozmyte. Krzysztof Patan

Sztuczna inteligencja: zbiory rozmyte

Sztuczna Inteligencja Projekt

Zasada rozszerzania. A U A jest zbiorem rozmytym, B jest obrazem zbioru A Przeniesienie rozmytości A w odwzorowaniu f na zbiór B. sup.

INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE

I. Podstawowe pojęcia i oznaczenia logiczne i mnogościowe. Elementy teorii liczb rzeczywistych.

Elementy logiki matematycznej

Sztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. III

Matematyka dyskretna Literatura Podstawowa: 1. K.A. Ross, C.R.B. Wright: Matematyka Dyskretna, PWN, 1996 (2006) 2. J. Jaworski, Z. Palka, J.

7. Zagadnienie parkowania ciężarówki.

Kurs logiki rozmytej. Wojciech Szybisty

Interwałowe zbiory rozmyte

Piotr Sobolewski Krzysztof Skorupski

6. Zagadnienie parkowania ciężarówki.

Liczby całkowite. 1. Liczbą przeciwną do 4 jest liczba: A. 1 4 B. 4 C. 4 D Odczytaj, jakie liczby zaznaczono na osi liczbowej.

Jeśli przeszkoda jest blisko to przyhamuj

Finanse i Rachunkowość studia niestacjonarne Wprowadzenie do teorii ciągów liczbowych (treść wykładu z 21 grudnia 2014)

Notatki z Analizy Matematycznej 3. Jacek M. Jędrzejewski

Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Niepewność wiedzy. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska

020 Liczby rzeczywiste

Jest to zasadniczo powtórka ze szkoły średniej, być może z niektórymi rzeczami nowymi.

Zasada indukcji matematycznej

Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy niepewnej i wnioskowanie w warunkach niepewności. Model współczynników pewności.

SZTUCZNA INTELIGENCJA

LOGIKA I TEORIA ZBIORÓW

Ćwiczenie z fizyki Doświadczalne wyznaczanie ogniskowej soczewki oraz współczynnika załamania światła

W naukach technicznych większość rozpatrywanych wielkości możemy zapisać w jednej z trzech postaci: skalara, wektora oraz tensora.

Rachunek prawdopodobieństwa- wykład 2

domykanie relacji, relacja równoważności, rozkłady zbiorów

Funkcje wymierne. Funkcja homograficzna. Równania i nierówności wymierne.

PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

Algorytm wyznaczania najkrótszej ścieżki w grafie skierowanym w zbiorze liczb rozmytych

SIMR 2016/2017, Analiza 2, wykład 1, Przestrzeń wektorowa

0.1. Logika podstawowe pojęcia: zdania i funktory, reguły wnioskowania, zmienne zdaniowe, rachunek zdań.

Analiza matematyczna. 1. Ciągi

Populacja generalna (zbiorowość generalna) zbiór obejmujący wszystkie elementy będące przedmiotem badań Próba (podzbiór zbiorowości generalnej) część

Weryfikacja hipotez statystycznych

Zagadnienia AI wykład 1

Układy logiki rozmytej. Co to jest?

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW

Notatki z Analizy Matematycznej 2. Jacek M. Jędrzejewski

Logarytmy. Historia. Definicja

ELEMENTY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI. Wstęp do logiki rozmytej

FUNKCJE LICZBOWE. Na zbiorze X określona jest funkcja f : X Y gdy dowolnemu punktowi x X przyporządkowany jest punkt f(x) Y.

Logika Stosowana. Wykład 5 - Zbiory i logiki rozmyte Część 1. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Zestaw VI. Zadanie 1. (1 pkt) Wskaż nierówność, którą spełnia liczba π A. (x + 1) 2 > 18 B. (x 1) 2 < 5 C. (x + 4) 2 < 50 D.

Matematyka dyskretna. Andrzej Łachwa, UJ, /10

Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Logika rozmyta. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska

Dystrybucje. Marcin Orchel. 1 Wstęp Dystrybucje Pochodna dystrybucyjna Przestrzenie... 5

WYKŁAD 2. Zdarzenia losowe i prawdopodobieństwo Zmienna losowa i jej rozkłady

Algebra abstrakcyjna

FUNKCJE. (odwzorowania) Funkcje 1

SPIS TREŚCI WSTĘP LICZBY RZECZYWISTE 2. WYRAŻENIA ALGEBRAICZNE 3. RÓWNANIA I NIERÓWNOŚCI

Ciała i wielomiany 1. przez 1, i nazywamy jedynką, zaś element odwrotny do a 0 względem działania oznaczamy przez a 1, i nazywamy odwrotnością a);

ZALICZENIE WYKŁADU: 30.I.2019

LUBELSKA PRÓBA PRZED MATURĄ 2018 poziom podstawowy M A T E M A T Y K A 14 MARCA Instrukcja dla zdającego Czas pracy: 170 minut

zdarzenie losowe - zdarzenie którego przebiegu czy wyniku nie da się przewidzieć na pewno.

Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Katedra Inżynierii Systemów Sterowania

WYMAGANIA EDUKACYJNE NIEZBĘDNE DO UZYSKANIA ŚRÓDROCZNYCH I ROCZNYCH OCEN KLASYFIKACYJNYCH Z MATEMATYKI W KLASIE V

Prawdopodobieństwo geometryczne

Logika Matematyczna (1)

Planimetria 1 12 godz.

Funkcje wymierne. Jerzy Rutkowski. Teoria. Działania dodawania i mnożenia funkcji wymiernych określa się wzorami: g h + k l g h k.

Sztuczna inteligencja : Zbiory rozmyte cz. 2

jest ciągiem elementów z przestrzeni B(R, R)

Klasa 6. Liczby dodatnie i liczby ujemne

BADANIE GOTOWOŚCI PRZEDSIĘBIORSTW DO ZARZĄDZANIA STRATEGICZNEGO Z WYKORZYSTANIEM ROZMYTEGO RACHUNKU ZDAŃ

Nierówności symetryczne

Logiki wielowartościowe. dr Piotr Szczuko

(C. Gauss, P. Laplace, Bernoulli, R. Fisher, J. Spława-Neyman) Wikipedia 2008

Zajęcia nr. 3 notatki

1 Określenie pierścienia

Matematyka I. BJiOR Semestr zimowy 2018/2019 Wykład 1

Teoria. a, jeśli a < 0.

PRÓBNY EGZAMIN MATURALNY

Rozdział 7 Relacje równoważności

1 Działania na zbiorach

Katalog wymagań programowych na poszczególne stopnie szkolne. Matematyka. Poznać, zrozumieć

Teoria miary. WPPT/Matematyka, rok II. Wykład 5

Wyk lad 9 Podpierścienie, elementy odwracalne, dzielniki zera

Kurs logiki rozmytej - zadania. Wojciech Szybisty

Wykład 1: Przestrzeń probabilistyczna. Prawdopodobieństwo klasyczne. Prawdopodobieństwo geometryczne.

Teoretyczne podstawy informatyki

BOGDAN ZARĘBSKI ZASTOSOWANIE ZASADY ABSTRAKCJI DO KONSTRUKCJI LICZB CAŁKOWITYCH

W narzędziu typu Excel, Calc czy Gnumeric napisz formułę logiczną która wyznaczy wartośd przynależności dla podanej temperatury do zbioru gorąco.

Matura 2011 maj. Zadanie 1. (1 pkt) Wskaż nierówność, którą spełnia liczba π A. x + 1 > 5 B. x 1 < 2 C. x D. x 1 3 3

Grupy, pierścienie i ciała

Transkrypt:

ZBIORY ROZMYTE Problemy złożone trudno jest analizować precyzyjnie Wiedza eksperta w złożonyc przypadkac daje się opisać tylko w sposób nieprecyzyjny, np. W dużym mieście, powinien istnieć regionalny port lotniczy,co najmniej średniej wielkości, w niedużej odległości od centrum miasta. Potrzeba opisania zjawisk i pojęć wieloznacznyc i nieprecyzyjnyc używanyc swobodnie w języku naturalnym, np. wysoka temperatura młody człowiek średni wzrost duże miasto Wcześniej znane metody matematyczne, np. klasyczna teoria zbiorów logika dwuwartościowa, nie były w stanie rozwiązać tego typu problemów. Niepewność stocastyczna: np. rzut kostką - racunek prawdopodobieństwa Niepewność pomiarowa np. pomiar około 3 cm - statystyka Niepewność informacyjna: np. wiarygodny kredytobiorca - data mining Niepewność lingwistyczna np. mały, szybki, niska cena -logika rozmyta - przestrzeń rozważań, uniwersalny zbiór będący przedmiotem naszego zainteresowania Inne nazwy: obszar rozważań, przestrzeń, zbiór, domena rozważań, domena, zakres podstawowy, zbiór odniesienia Przykłady: uczniowie klas pierwszyc w liceac liczby rzeczywiste temperatura powietrza w Polsce miasta w Polsce Przestrzeń rozważań może być zbiorem dowolnej natury (dziedzina zbioru może być dowolnej natury w szczególności może to być dziedzina numeryczna Zwykły albo klasyczny zbiór jest definiowany jako zestaw elementów w posiadający pewną specyficzną cecę { zdanie ( jest prawdziwe} = : Przykłady: cłopcy uczniowie klas pierwszyc w liceac dodatnie liczby rzeczywiste temperatura powietrza latem w Polsce miasta wojewódzkie w Polsce

Można inaczej definiować zbiory zwykłe korzystając z pojęcia funkcji przynależności (funkcji carakterystycznej, funkcji wskaźnikowej Definicja: funkcja przynależności zbioru zwykłego Funkcja przynależności zbioru zwykłego w przestrzeni rozważań (oznaczana ( jest odwzorowaniem z w zbiór dwuelementowy {,}: (: {,} takim, że (, =, Metoda reprezentacji wiedzy wyrażonej w języku naturalnym: Temperatura wynosi 29 o C informacja liczbowa naturalna dla metod matematycznyc Zamiast dwóc wartości logicznyc (prawda i fałsz, dopuszcza się istnienie nieskończenie wielu wartości (odpowiadającyc liczbom rzeczywistym od do Jest dość ciepło informacja opisowa naturalna dla człowieka 8 o C dość ciepło temperatura 29 o C Niec, dziedzina rozważań,będzie zbiorem pewnyc elementów. Zbiorem rozmytym dziedziny rozważań, nazywamy zbiór par: {( (, }, ~ = gdzie: jest funkcją przynależności zbioru rozmytego, która każdemu elementowi przypisuje stopień jego przynależności ( do zbioru rozmytego, przy czym: ( [,] ~ m : [,] funkcja przynależności (funkcja carakterystyczna zbioru rozmytego Funkcja przynależności mówi nam, w jakim stopniu bylibyśmy skłonni uznać daną wartość za należącą do zbioru, np. w jakim stopniu powietrze o temperaturze 2 o C może być uznane za dość ciepłe mróz cłodno umiarkowanie ciepło o C 8 o C 4 o C 8 o C 24 o C temperatura 29 o C gorąco Pojęcia ciepło czy gorąco są określone w sposób nieostry: trudno jednoznacznie określić ic granice, ic zakresy mogą się częściowo pokrywać Funkcje mogą mieć kształt trapezu......trójkąta......ale też inny (np. sigmoidalny......a zbiór nie musi być zbiorem liczb rzeczywistyc 2

Zbiór zwykły Zbiór rozmyty Reguły, któryc przesłanki lub wnioski wyrażone są w języku zbiorów rozmytyc Jeżeli jest małei y jest średnie, to urucom alarm Jeżeli jest małei y jest małe, to ustaw z na duże Jeżeli jest duże, to ustaw z na małe Reguły pocodzące od ekspertów zwykle wyrażone są w języku nieprecyzyjnym Zbiory rozmyte pozwalają nam przełożyć ten język na konkretne wartości liczbowe Klasyczne i rozmyte pojęcie młody człowiek = młody =2 [lata] =.8 Temperatura wrzenia ma wartość około stopni (ciśnienie, skład cemiczny. W ( T = e = młody =23 2( T 2 [lata] jest wysoki Prawda czy fałsz? jest wysoki Prawda w jakim stopniu? Wzrost a: = 7. ( 7. = ( falsz = 79.5 ( 79.5 = ( falsz = 8. ( 8. = ( prawda = 8.5 ( 8.5 = ( prawda = 9. ( 9. = ( prawda Wzrost a: = 7. = 79.5 = 8. = 8.5 = 9. = 2. ( 7. = ( prawda w stopniu ( 79.5 =.56 ( prawda w stopniu.56 ( 8. =.6 ( prawda w stopniu.6 ( 8.5 =.64 ( prawda w stopniu.64 ( 9. = ( prawda w stopniu. ( 2. = ( prawda w stopniu. Wysoki w Cinac Wysoki w Europie Wysoki koszykarz 3

= zbiór rozmyty na dziedzinie dyskretnej nieuporządkowanej Niec zbiór miast, spośród któryc ktoś może wybrać miejsce zamieszkania { Warszawa, Gdansk, Opole Wroclaw} =, miasto, w którym cciałbym zamieszkać {( Warszawa,.5,( Gdansk,.95,( Opole,.75,( Wroclaw,.8 } zbiór rozmyty na dziedzinie dyskretnej uporządkowanej Niec zbiór liczby dzieci, jaką rodzina może mieć = {,,2,3,4,5,6 } rozsądna liczba dzieci w rodzinie = {(,., (,.3, ( 2,.7,( 3,., ( 4,.7,( 5,.3, ( 6,. } zbiór rozmyty na dziedzinie ciągłej Niec możliwy wiek ludzi + = R ludzie w wieku około 5 lat gdzie: {(, ( } = : ( = 4 5 + Nośnik zbioru rozmytego jest to podzbiór nierozmyty dziedziny rozważań, którego wszystkie elementy mają niezerowy stopień przynależności do zbioru S( = Supp( = { : ( > } Jądro zbioru rozmytego jest to podzbiór nierozmyty dziedziny rozważań złożony ze wszystkic elementów o stopniu przynależności równym C ( = Core( = { : ( = } α-cięcie (α-cut zbioru rozmytego : α = { : ( > α } α=.6 4

Wysokością zbioru rozmytego nazywamy supremum funkcji przynależności elementów zbioru w całej dziedzinie rozważań zbioru ( = eigt ( = sup( (, B - zbiory rozmyte. ( ma ( (, B ( = B ( min ( (, B ( = B Suma Iloczyn B (=ma{ (, B (} B (=min{ (, B (} ( B ( ( B ( B (=min{, (+ B (} ( B ( B (= ( B ( ( B ( Dodawanie: +B ( = ma{ (y, B (z = y+z} ( (y B (z +B ( Iloczyn: B ( = min{ (y, B (z = y z} ( (y B (z B ( 5