| Fuzzy rendszerek | ||
|---|---|---|
Következő 
|
||
 |
Kempelen Farkas Felsőoktatási Digitális Tankönyvtár |
A Kempelen Farkas Felsőoktatási Digitális Tankönyvtár/vagy más megjelenítő által közvetített digitális tartalmat a felhasználó a szerzői jogról szóló 1999. évi LXXVI. tv. 33. paragrafus (4) bekezdésében meghatározott oktatási, illetve tudományos kutatási célra használhatja fel. A felhasználó a digitális tartalmat képernyőn megjelenítheti, letöltheti, arról elektronikus adathordozóra vagy papíralapon másolatot készíthet, adatrögzítő rendszerében tárolhatja. A Kempelen Farkas Felsőoktatási Digitális Tankönyvtár/vagy más megjelenítő weblapján található digitális tartalmak üzletszerû felhasználása tilos, valamint kizárt a digitális tartalom módosítása és átdolgozása, illetve az ilyen módon keletkezett származékos anyag további felhasználása.
Tartalom
- I. Elméleti alapok
- II. Fuzzy irányítási rendszerek és alkalmazásaik
-
- 5. 5. A fuzzy irányítási rendszerek áttekintő bevezetése
- 6. 6. Tudásbázis-alapú szakértő rendszerek
- 7. 7. Fuzzy irányítási rendszerek
-
- 1. 7.1. A fuzzy irányítási rendszerek felépítése
- 2. 7.2. A fuzzy irányítási rendszerek alkotóegységei
- 3. 7.3. Mamdani-féle fuzzy irányítási rendszerek
- 4. 7.4. Defuzzifikációs módszerek
- 5. 7.5. Nem fuzzy halmaz kimenetű fuzzy irányítási rendszerek
- 6. 7.6. Fuzzy irányítási rendszerek explicit függvényei
- 7. 7.7. Fuzzy irányítási rendszerek univerzális közelítő tulajdonsága
- 8. 7.8. Neurofuzzy irányítási rendszerek
- 8. 8. Fuzzy redukciós módszerek
- 9. 9. Alkalmazások
- Irodalomjegyzék
Az ábrák listája
- 1.1. Az
R 1 , R 2 , R 3 szabálybázis által generált hozzárendelés és ezen hozzárendelés („fuzzy függvény”) 
α -vágatai
- 2.1. A „körülbelül 2” fogalmat reprezentáló különböző alakú fuzzy halmazok
- 2.2. A MAMDANI által használt szakaszonként lineáris fuzzy halmazok reprodukciója [99] alapján
- 2.3. Intervallumértékű fuzzy halmaz
- 2.4. Példa 2-es típusú vagy másodfajú fuzzy halmazra
- 2.5. Emberek magasságára vonatkozó „kisnövésű”, „középtermetű” és magas fogalmakat reprezentáló fuzzy halmazok.
- 2.6. Példa konvex és szubnormális (
A 1 ), továbbá nemkonvex és normális (
A 2 ) fuzzy halmazokra
- 3.1. Példák „fiatal”, „középkorú” és „idős” fogalmakat reprezentáló tagsági függvényekre
- 3.2. Kettős küszöb típusú komplemens
- 3.3. SUGENO-típusú komplemensek
- 3.4. YAGER-típusú komplemensek
- 3.5. Fuzzy metszetek grafikonjai
- 3.6. Fuzzy uniók grafikonjai
- 3.7. Fuzzy aggregációs operátorok
- 4.1. Példa nem teljesen rekonstruálható fuzzy relációra
- 4.2. Reláció ábrázolása páros gráffal („íjszerű” diagrammal)
- 4.3. Reláció reprezentálása irányított gráffal
X = Y esetén
- 4.4. Reflexivitás, szimmetria és tranzitivitás reprezentálása irányított gráffal
- 4.5. Az
R ( X , X ) alakú relációk fontosabb típusai
- 4.6. Kompatibilitási reláció ábrázolása reflexív irányítatlan gráffal (a hurokélek elhagyásával)
- 4.7. Kompatibilitási reláció teljes α -lefedése
- 4.8. Fuzzy részbenrendezés α -vágatai
- 5.1. Az
A → B fuzzy szabály logikai implikációként való interpretációja
- 6.1. Zárthurkú irányítási rendszer vázlata
- 6.2. Közvetlen tudásalapú szakértő rendszer vázlata
- 6.3. Fuzzy szakértő rendszerek szerkezeti vázlata
- 7.1. Általános fuzzy irányítási rendszer vázlata
- 7.2. Fuzzy szabályok ábrázolása fuzzy függvénygörbével
- 7.3. Fuzzy szabály-reláció. A szabálybázis az
A 1 → B 1 és az 
A 2 → B 2 szabályokat tartalmazza
- 7.4. Az alaphalmaz
ɛ -lefedése fuzzy halmazokkal
- 7.5. Fuzzy halmazok RUSPINI-partíciója
- 7.6. Az
A fuzzy partíció hét, míg az 
A ′ három nyelvi kifejezést tartalmaz
- 7.7. A kompozíciós következtetési szabály
- 7.8. Az illeszkedés mértékének meghatározása egy dimenzióban
- 7.9. Az illeszkedés mértékének meghatározása több dimenzióban
- 7.10. Az
R i szabályhoz tartozó következtetés meghatározása
- 7.11. MAMDANI-irányító algoritmusa
- 7.12. LARSEN-típusú következtető eljárás által számolt konklúzió
- 7.13. Defuzzifikálás súlypont módszerrel
- 7.14. Rossz defuzzifikáláshoz vezető szituáció
- 7.15. Defuzzifikáláshoz a maximumok közepe módszerrel
- 7.16. TAKAGI–SUGENO-típusú irányítók működése
- 7.17. SUGENO- és MAMDANI-irányítók kapcsolata
- 7.18. Az illeszkedés mértékének meghatározása általános trapéz alakú tagsági függvények esetén, ha pontosan két szabály tüzel
- 7.19. Példák aktiváló függényekre. (a) küszöbfüggvény:
k ( a ) = 1 , ha a ≥ 0 ; 0 , ha a /</ 0 (b) szigmoid függvény: 
s β ( a ) = ( 1 + e β a ) − 1
- 7.20. Két bemenetű, két szabályt tartalmazó TAKAGI–SUGENO irányítóval ekvivalens ANFIS struktúra
- 7.21. Két bemenetű, kilenc szabályt tartalmazó TAKAGI–SUGENO irányítást megvalósító ANFIS struktúra
- 8.1. Ritka szabálybázis: a megfigyelés a szabályokkal diszjunkt
- 8.2. Hangolás eredményeként keletkezett ritka szabálybázis [19]
- 8.3. Példa fuzzy szabályinterpolációs következtetés alkalmazására
- 8.4. Lineáris szabályinterpolációval számolt következtetés
- 8.5. A lineáris szabályinterpoláció geometriai jelentése trapéz alakú tagsági függvények esetén
- 8.6. Fuzzy halmazként közvetlenül nem értelmezhető konzekvensekhez vezető szituáció, ahol a konzekvens halmaz transzformálása után értelmes eredmény adódik
- 8.7. Fuzzy halmazként közvetlenül nem értelmezhető konzekvensekhez vezető szituáció, ahol még transzformálással sem lehet értelmes eredményt elérni
- 8.8. A testmetszéses módszer alapgondolata
- 8.9. Az antecedensek és a megfigyelés vektorreprezentációja (jobb oldalél)
- 8.10. A konzekvensek és a következtetés vektorreprezentációja (jobb oldalél)
- 8.11. Különböző töréspontok esetén a karakterisztikus pontok meghatározása
- 8.12. A következtetés koordinátái között fennálló összefüggés geometriai interpretációja (bal oldalélre)
- 8.13. Példa a linearitás közelítő megtartására. A háromszög alakú tagsági függvények jobb oldalélét ábrázoltuk:
A 1 : ( 0 , 1 ) , 
A 2 : ( 5 , 7 ) , 
A ∗ : ( 2 , 3 ) , 
B 1 : ( 0 , 2 ) , 
B 2 : ( 4 , 5 )
- 8.14. Szélsőségesebb példa esetén is jó a lineáris közelítés. A jobb oldalélek: A 1 : ( 0 , 1 ) ,
A 2 : ( 10 , 100 ) , 
A ∗ : ( 1 , 10 ) , 
B 1 : ( 0 , 10 ) , 
B 2 : ( 10 , 11 )
- 9.1. Fordított inga esetén fellépő erőhatások
- 9.2. Az
X 1 alaphalmaz és a mért szög lehetséges értékei
- 9.3. Az
X 2 alaphalmaz és a becsült szögsebesség lehetséges értékei
- 9.4. Az
Y alaphalmaz és a mozgató erő értékei
- 9.5. Részkonklúziók meghatározása
- 9.6. A következtetésként kapott fuzzy halmaz és a két defuzzifikációs módszer eredménye
- 9.7. A vezetőnélküli targonca modellje
- 9.8. A becsült nyomvonalkövetés hibájának
( δ ) fuzzy partíciója
- 9.9. A vezetőnyom és vezetőpont távolságának
( e v ) fuzzy partíciója
- 9.10. A pillanatnyi irány
( V d ) fuzzy partíciója
- 9.11. A pillanatnyi sebesség
( V a ) fuzzy partíciója
- 9.12. A pillanatnyi irány ( V d ) és sebesség ( V a ) irányítási felülete
- 9.13. A pillanatnyi irány ( V d ) és sebesség ( V a ) irányítási felülete szabályinterpolációs eljárás esetén
A táblázatok listája
- 1.1. Az alapműveletek értékei a legismertebb háromértékű logikákban [60]
- 2.1. Halmazműveletek alaptulajdonságai
- 2.2. A 2.5. ábrán szereplő A 2 halmaz közelítése a diszkrét
{ 150 , 152 , 154 , … , 200 } alaphalmazon
- 3.1. Fuzzy metszetek ismertebb osztályai ([60] alapján)
- 3.2. Fuzzy uniók ismertebb osztályai ([60] alapján)
- 4.1. Példa ternáris relációra (
R ) és projekcióira
- 4.2. R reláció három projekciócsalád által generált hengeres lezártja
- 8.1. Az algoritmus időigénye és a probléma méretének korlátjára vonatkozó összefüggések [1]
- 8.2. Tízszeres sebességnövekedés hatása a megoldható problémák méretére [1]
- 8.3. A következtetés számított és becsült értékei
α = 0 , 1 -es felosztás esetén a 8.13. ábra halmazaira
- 8.4. A következtetés számított és becsült értékei α = 0 , 1 -es felosztás esetén a 8.14. ábra halmazaira
- 9.1. Fordított inga (hiányos) szabálybázisa
- 9.2. Vezetőnélküli targonca pillanatnyi irányának ( V d ) meghatározásához használt szabályok
- 9.3. Vezetőnélküli targonca pillanatnyi sebességének ( V a ) meghatározásához használt szabályok
- 9.4. A pillanatnyi irány ( V d ) redukált szabálybázisa
- 9.5. A pillanatnyi sebesség ( V a ) redukált szabálybázisa
| Következő
|
||
| I. rész - Elméleti alapok |