Основными задачами учебного пособия являются: ознакомление студентов с принципами, методами и инструментальными средствами построения систем нечеткого вывода; изучение особенностей систем различных типов; получение обучающимися необходимых навыков для применения систем нечеткого вывода при решении задач управления и моделирования различных систем. Учебное пособие содержит теоретическую часть, а также материалы для практических занятий по четырем темам, предполагающим приобретение навыков разработки систем нечеткого вывода в пакете расширения Fuzzy Logic Toolbox вычислительной среды MatLab и изучение основных принципов использования систем нечеткого вывода в Simulink-моделях. Предназначено для студентов очной, очно-заочной и заочной форм обучения, изучающих дисциплину «Методы искусственного интеллекта», и посвящено изучению одного из методов искусственного интеллекта – системам нечеткого вывода.

The main goals of the training manual are to familiarize students with the principles, methods, and tools for building fuzzy inference systems; to study the features of systems of different types; to develop the student skills necessary for application of fuzzy inference systems in solving control problems and modeling various systems. The manual contains a theoretical part, as well as materials for practical exercises on four topics, including the acquisition of skills in developing fuzzy inference systems in the Fuzzy Logic Toolbox extension package of the MatLab computing environment and the study of the basic principles of using fuzzy inference systems in Simulink models. It is intended for students of full-time, part-time, and extramural modes of education studying the subject “Methods of artificial intelligence”, and it is dedicated to the study of one of the methods of artificial intelligence – fuzzy inference systems.

• ОГЛАВЛЕНИЕ
• 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СИСТЕМ НЕЧЕТКОГО ВЫВОДА
• 1.1. Нечеткий логический вывод
• 1.2. Лингвистическая переменная
• 1.3. Нечеткая импликация
• 1.3.1. Основные этапы нечеткого вывода
• 1.3.2. Формирование нечеткой базы знаний системы нечеткого вывода
• 1.3.3. Фаззификация входных переменных
• 1.3.4. Агрегирование подусловий в нечетких правилах продукций
• 1.3.5. Активизация заключений в нечетких правилах продукций
• 1.3.6. Аккумулирование заключений нечетких правил продукций
• 1.3.7. Дефаззификация выходных переменных
• 1.4. Основные алгоритмы нечеткого вывода
• 1.4.1. Алгоритм Мамдани
• 1.4.2. Алгоритм Сугено
• 2. ПРОЦЕСС НЕЧЕТКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СРЕДЕ MatLab
• 3. ОЦЕНКА КАЧЕСТВА НЕЧЕТКОЙ АППРОКСИМАЦИИ НЕЛИНЕЙНЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ
• ПРАКТИЧЕСКИЕ ЗАНЯТИЯ
• Практическое занятие 1. Нечеткая аппроксимация нелинейных зависимостей с использованием пакета Fuzzy Logic Toolbox в интерактивном режиме
• Практическое занятие 2. Разработка нечеткой системы регулирования уровня жидкости в резервуаре
• Практическое занятие 3. Разработка систем нечеткого вывода в режиме командной строки с использованием пакета Fuzzy Logic Toolbox
• Практическое занятие 4. Адаптация системы нечеткого вывода Мамдани с использованием средств нелинейной оптимизации пакета Optimization Toolbox
• БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
• ПРИЛОЖЕНИЕ