RU2534487C1 - Apparatus for classifying fuzzy situations - Google Patents
Apparatus for classifying fuzzy situations Download PDFInfo
- Publication number
- RU2534487C1 RU2534487C1 RU2013157706/08A RU2013157706A RU2534487C1 RU 2534487 C1 RU2534487 C1 RU 2534487C1 RU 2013157706/08 A RU2013157706/08 A RU 2013157706/08A RU 2013157706 A RU2013157706 A RU 2013157706A RU 2534487 C1 RU2534487 C1 RU 2534487C1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- comparison
- fuzzy
- situation
- outputs
- unit
- Prior art date
Links
Images
Landscapes
- Feedback Control In General (AREA)
Abstract
Description
Изобретение относится к автоматизированным системам и системам автоматического управления и может быть использовано при управлении сложными объектами, а также для решения задач распознавания и анализа данных объектов, ситуаций, процессов или явлений произвольной природы, описываемых слабоформализуемыми признаками (симптомами, факторами), которые могут быть представлены в виде нечетких множеств.The invention relates to automated systems and automatic control systems and can be used to manage complex objects, as well as to solve problems of recognition and analysis of these objects, situations, processes or phenomena of arbitrary nature, described by poorly formalized signs (symptoms, factors) that can be represented in the form of fuzzy sets.
Известно понятие нечеткой ситуации, как совокупности нечетких значений признаков, представляющих собой множество лингвистических переменных, характеризующих состояние объекта управления и представляющих собой нечеткие множества [Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. - М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990].The concept of a fuzzy situation is known as a combination of fuzzy values of signs representing a set of linguistic variables characterizing the state of the control object and representing fuzzy sets [Melikhov AN, Bernshtein LS, Korovin S.Ya. Situational advisory systems with fuzzy logic. - M.: Science, Ch. ed. Phys.-Math. lit., 1990].
Известно устройство, в котором за счет добавления блоков хранения учебных данных (БУД) и кластеризации (БКЛ), обеспечивается расчет эталонных векторов структурно-временных параметров радиосигналов известных классов и соответствующих им значений внутрикластерной дисперсии с использованием самоорганизующейся карты Кохонена. Рассчитанные эталонные вектора и значения внутрикластерной дисперсии используются для построения вероятностной нейронной сети, реализуемой блоком классификации (БК) [RU 2422900, G06N 3/00, 2011].A device is known in which, by adding training data storage units (BUD) and clustering (BKL), the calculation of the reference vectors of the structural-temporal parameters of radio signals of known classes and their corresponding values of intracluster dispersion using a self-organizing Kohonen map is provided. The calculated reference vectors and values of intracluster dispersion are used to construct a probabilistic neural network implemented by the classification unit (BC) [RU 2422900, G06N 3/00, 2011].
Недостатком устройства являются относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что устройство позволяет осуществлять классификацию только по детерминированным значениям структурно-временных параметров.The disadvantage of this device is the relatively narrow functionality, due to the fact that the device allows classification only by deterministic values of structural-temporal parameters.
Известно также устройство для сравнения нечетких величин, содержащее регистры сдвига, генератор тактовых импульсов, формирователи функции принадлежности, блоки определения минимального значения блоки памяти верхнего порога, блок определения максимального значения, блок памяти нижнего порога [RU 2001432, G06F 15/36, G06F 7/58, 1993].It is also known a device for comparing fuzzy values, containing shift registers, a clock pulse generator, membership function formers, minimum value determination blocks, upper threshold memory blocks, maximum value determination block, lower threshold memory block [RU 2001432, G06F 15/36, G06F 7 / 58, 1993].
Недостатком этого устройства также являются относительно узкие функциональные возможности, не позволяющие производить сравнение по множеству признаков, запоминать результаты сравнения и осуществлять последующую классификацию ситуации.The disadvantage of this device is also the relatively narrow functionality that does not allow comparisons according to many criteria, to remember the results of comparisons and to carry out the subsequent classification of the situation.
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является устройство для классификации управляющих ситуаций, содержащее регистр ввода, N регистров вывода, N блоков элементов И, N блоков сравнения, три группы из N блоков памяти, N счетчиков адресов, генератор тактовых импульсов, элемент ИЛИ и блок управления.The closest in technical essence to the proposed one is a device for classifying control situations, containing an input register, N output registers, N blocks of AND elements, N comparison blocks, three groups of N memory blocks, N address counters, a clock, an OR element, and a block management.
Недостатком наиболее близкого технического решения является относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что, классифицируемые ситуации управления должны быть описаны детерминированными значениями признаков. На практике возникающие ситуации не всегда описываются полностью формализуемыми характеристиками, а могут задаваться нечеткими высказываниями.The disadvantage of the closest technical solution is the relatively narrow functionality, due to the fact that classified management situations must be described by deterministic values of features. In practice, situations that arise are not always described by fully formalized characteristics, but can be specified by fuzzy statements.
Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей, заключающемся в обеспечении возможности классификации ситуации по множеству признаков, задаваемых нечеткими высказываниями, а также вариативности множества известных классов.The required technical result is to expand the functionality, which consists in providing the possibility of classifying the situation according to a variety of features defined by fuzzy statements, as well as the variability of many known classes.
Требуемый технический результат достигается тем, что в устройство, содержащее блоки памяти, генератор тактовых импульсов, элемент ИЛИ, введены датчик ситуации, блок ввода классов, блоки сравнения по нечеткому признаку, счетчик сравнений, блок обработки результатов сравнения, пороговый фильтр, блок ввода порогового значения и блок вывода результата классификации, причем выходы датчика ситуации соединены с соответствующими входами блока памяти ситуации, выходы блока ввода классов соединены с соответствующими входами блока памяти классов, выходы блока памяти ситуации и выходы блока памяти классов соединены с соответствующими входами блоков сравнения по нечеткому признаку, выходы блоков сравнения по нечеткому признаку соединены с соответствующими входами блока обработки результатов сравнения, выходы блока обработки результатов сравнения и блока ввода порогового значения соединены с соответствующими входами порогового фильтра, выходы блока буферной памяти соединены с соответствующими входами блока вывода результата классификации.The required technical result is achieved by the fact that in the device containing the memory blocks, the clock generator, the OR element, a situation sensor, a class input unit, fuzzy-based comparison units, a comparison counter, a comparison results processing unit, a threshold filter, a threshold value input unit are introduced and a classification result output unit, wherein the outputs of the situation sensor are connected to the corresponding inputs of the situation memory unit, the outputs of the class input unit are connected to the corresponding inputs of the class memory c, the outputs of the situation memory block and the outputs of the class memory block are connected to the corresponding inputs of the comparison blocks by a fuzzy sign, the outputs of the comparison blocks by a fuzzy sign are connected to the corresponding inputs of the comparison results processing block, the outputs of the comparison results processing block and the threshold input block are connected to the corresponding inputs threshold filter, the outputs of the buffer memory block are connected to the corresponding inputs of the classification result output block.
На чертеже представлены: на фиг.1 - электрическая структурная схема устройства для классификации нечетких ситуаций, на фиг.2 - пример функции принадлежности для лингвистической переменной с одним термом, задающей признак в виде нечеткого высказывания.The drawing shows: in Fig. 1 is an electrical block diagram of a device for classifying fuzzy situations, in Fig. 2 is an example of a membership function for a linguistic variable with one term defining a feature in the form of a fuzzy statement.
Устройство для классификации нечетких ситуаций (фиг.1) содержит датчик ситуации 1, блок памяти ситуации 2, элемент ИЛИ 3, блок ввода классов 4, блок памяти классов 5, генератор тактовых импульсов 6, счетчик сравнений 7, блоки сравнения по нечеткому признаку 8-N, блок обработки результатов сравнения 9, пороговый фильтр 10, блок ввода порогового значения 11, блок буферной памяти 12, блок вывода результатов классификации 13.A device for classifying fuzzy situations (Fig. 1) contains a
При этом N выходов датчика ситуации 1 соединены с N входами блока памяти ситуации 2 и N+1 выход с входом 1 элемента ИЛИ 3, М выходов блока ввода классов 4 соединены с М входами блока памяти классов 5; вход генератора тактовых импульсов 6 соединен с выходом элемента ИЛИ 3, а выход того же блока с входом счетчика сравнений 7, при этом выход 1 счетчика сравнений 7 соединен с N+1 и М+1 входами блока памяти ситуации 2 и блока памяти классов 5 соответственно; N выходов блока памяти ситуации 2 и N выходов блока памяти классов 5 соединены с входами 1 и 2 N блоков сравнения по нечеткому признаку 8-N соответственно, причем выходы N блоков сравнения по нечеткому признаку 8-N соединены с N входами блока обработки результатов сравнения 9; вход 1 порогового фильтра 10 соединен с выходом блока обработки результатов сравнения 9, вход 2 соединен с выходом блока ввода порогового значения 11, а выход - с входом 1 блока буферной памяти 12, при этом вход 2 блока буферной памяти 12 соединен с выходом 2 счетчика сравнений 7; выход 1 блока буферной памяти соединен 12 с входом 2 элемента ИЛИ 3, а выходы 2 и 3 соединены с входами 1 и 2 соответственно блока вывода результата классификации 13.In this case, the N outputs of the
Все элементы устройства охарактеризованы на функциональном уровне. Описываемая форма их реализации предполагает использование программируемого (настраиваемого) многофункционального средства, поэтому ниже при описании работы устройства представляются сведения, подтверждающие возможность выполнения таким средством конкретной предписываемой ему в составе данного устройства функции, в частности, алгоритм или соответствующие математические выражения.All elements of the device are characterized at a functional level. The described form of their implementation involves the use of a programmable (customizable) multifunctional tool, therefore, below, when describing the operation of the device, information is presented confirming the possibility of such a device performing a specific function prescribed to it as part of this device, in particular, an algorithm or corresponding mathematical expressions.
Для описания нечеткой ситуации используются N признаков в виде лингвистических переменных с терм-множествами, состоящими из одного терма, образующих нечеткое множествоTo describe a fuzzy situation, N signs are used in the form of linguistic variables with term sets consisting of one term forming a fuzzy set
где µj - значение функции принадлежности для терма Tj, соответствующего признаку j=1÷N. Классы ситуаций представляют собой типовые нечеткие ситуации видаwhere µ j is the value of the membership function for the term T j corresponding to the characteristic j = 1 ÷ N. Classes of situations are typical fuzzy situations of the form
где αij - значение функции принадлежности для терма Tj класса i=1÷М, М - общее число классов, используемые для сравнения с текущей ситуацией. В изобретении нечеткое множество (1) и (2) представляются в виде векторов S=(µj) и kj=(αij), координаты которых являются значениями функций принадлежности для соответствующих признаков, при этом совокупность векторов классов образует матрицу классов K=(αij) размерностью M×N, которая в исходном положении устройства хранится в блоке памяти классов 5 и вводится в устройство через блок ввода классов 4.where α ij is the value of the membership function for the term T j of class i = 1 ÷ M, M is the total number of classes used for comparison with the current situation. In the invention, the fuzzy set (1) and (2) are represented in the form of vectors S = (μ j ) and k j = (α ij ), the coordinates of which are the values of membership functions for the corresponding attributes, while the set of class vectors forms a class matrix K = (α ij ) dimension M × N, which in the initial position of the device is stored in the memory block of classes 5 and entered into the device through the input block of classes 4.
Принадлежность нечеткой ситуации
где µ(µj, αij) - степень эквивалентности нечетких высказываний относительно значений признака для ситуации
Результатом классификации является класс, на который рассматриваемая нечеткая ситуация наиболее «похожа», т.е. тот, которому соответствует наибольшее значение
где µпг - пороговое значение достоверности классификации.where µ PG - the threshold value of the classification reliability.
Устройство для классификации нечетких ситуаций позволяет определить класс, которому с наибольшей достоверностью принадлежит рассматриваемая нечеткая ситуация, получить значение степени достоверности классификации и работает следующим образом.A device for classifying fuzzy situations allows you to determine the class to which the fuzzy situation in question belongs with the greatest certainty, obtain the value of the degree of reliability of the classification, and works as follows.
В исходном положении устройства в счетчике сравнений 7 хранится значение сравнений i=0, классы нечетких ситуаций введены в блок памяти классов 5 через блок ввода классов 4 в виде матрицы классов, пороговое значение достоверности классификации µпг введено в пороговый фильтр 10 через блок ввода порогового значения 11. Нечеткая ситуация поступает в виде вектора S с N выходов датчика ситуации 1 на N входов блока памяти ситуации 2, при этом сигнал с N+1 выхода датчика ситуации 1 подается на вход 1 элемента ИЛИ 3, а затем с выхода элемента ИЛИ 3 на вход генератора тактовых импульсов 6, который инициирует первый такт сравнения. С выхода генератора тактовых импульсов 6 на вход счетчика сравнений 7 поступает сигнал об инициации первого такта сравнения, в результате чего число сравнений увеличивается на 1, т.е. i:=i+1. Сигнал о начале i-го тактового сравнения с выхода 1 счетчика сравнений 7 поступает N+1 вход блока памяти ситуации 2 и М+1 вход блока памяти классов 5, а с выхода 2 счетчика сравнений 7 на вход 2 блока буферной памяти 12 поступает значение номера очередного сравнения i. На основании сигнала, поступающего с выхода 1 счетчика сравнений 7 на N+1 вход блока памяти ситуации 2 и М+1 вход блока памяти классов 5, происходит сравнение вектора ситуации S и строки матрицы с номером, соответствующим значению номера сравнения i, представляющей собой класс ситуации
Для осуществления сравнения с N выходов блока памяти ситуации 2 на вход 1 N блоков сравнения по нечеткому признаку 8-N поступают значения µj компонент вектора ситуации, а с N выходов блока памяти классов 5 на вход 2 тех же блоков - значения αij компонент i-й строки матрицы K. Блоки сравнения по нечетким признакам S-N формируют значение µ(µj,αij) в соответствии с выражением (4), поступающих с выходов блоков сравнения по нечеткому признаку 8-N на N входов блока обработки результатов сравнения 9, который, в свою очередь, определяет значение степени эквивалентности
Значение
Одновременно с поступлением
С момента поступления вектора ситуации S с N выходов датчика ситуации 1 на N входов блока памяти ситуации 2 устройство для классификации нечетких ситуаций производит М тактов сравнений, в результате которых после каждого сравнения с выхода порогового фильтра 10 на вход 1 блока буферной памяти 12 поступает значение
Таким образом, устройство позволяет на основании заранее введенного описания известных классов и порогового значения достоверности классификации определить класс, которому с наибольшей достоверностью принадлежит рассматриваемая нечеткая ситуация.Thus, the device allows, on the basis of a predefined description of known classes and a threshold value of classification classification, to determine the class to which the fuzzy situation in question belongs with the greatest certainty.
Claims (1)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013157706/08A RU2534487C1 (en) | 2013-12-25 | 2013-12-25 | Apparatus for classifying fuzzy situations |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
RU2013157706/08A RU2534487C1 (en) | 2013-12-25 | 2013-12-25 | Apparatus for classifying fuzzy situations |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
RU2534487C1 true RU2534487C1 (en) | 2014-11-27 |
Family
ID=53383076
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
RU2013157706/08A RU2534487C1 (en) | 2013-12-25 | 2013-12-25 | Apparatus for classifying fuzzy situations |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
RU (1) | RU2534487C1 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2625937C1 (en) * | 2016-06-10 | 2017-07-19 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ | Device for selecting the solution in the fuzzy situation |
RU2707705C1 (en) * | 2018-05-31 | 2019-11-28 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ | Decision-making device in fuzzy conflict situation |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU1564603A1 (en) * | 1985-08-06 | 1990-05-15 | Ленинградский Институт Авиационного Приборостроения | Device for processing indistinct information |
RU2001432C1 (en) * | 1991-06-24 | 1993-10-15 | Алексей Викторович Карпов | Device for comparing fuzzy quantities |
US6661839B1 (en) * | 1998-03-24 | 2003-12-09 | Advantest Corporation | Method and device for compressing and expanding data pattern |
RU2261468C2 (en) * | 2002-12-19 | 2005-09-27 | Открытое акционерное общество "Новосибирский завод химконцентратов" | Method for word-logical presentation and analysis of dynamics of state of multi-parametric object or process |
-
2013
- 2013-12-25 RU RU2013157706/08A patent/RU2534487C1/en not_active IP Right Cessation
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
SU1564603A1 (en) * | 1985-08-06 | 1990-05-15 | Ленинградский Институт Авиационного Приборостроения | Device for processing indistinct information |
RU2001432C1 (en) * | 1991-06-24 | 1993-10-15 | Алексей Викторович Карпов | Device for comparing fuzzy quantities |
US6661839B1 (en) * | 1998-03-24 | 2003-12-09 | Advantest Corporation | Method and device for compressing and expanding data pattern |
RU2261468C2 (en) * | 2002-12-19 | 2005-09-27 | Открытое акционерное общество "Новосибирский завод химконцентратов" | Method for word-logical presentation and analysis of dynamics of state of multi-parametric object or process |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
RU2625937C1 (en) * | 2016-06-10 | 2017-07-19 | ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ | Device for selecting the solution in the fuzzy situation |
RU2707705C1 (en) * | 2018-05-31 | 2019-11-28 | Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ | Decision-making device in fuzzy conflict situation |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
EP3523759B1 (en) | Image processing neural networks with separable convolutional layers | |
US11354548B1 (en) | Image processing with recurrent attention | |
SE542335C2 (en) | Method and system for vehicle analysis | |
WO2020013726A1 (en) | Method for interpreting artificial neural networks | |
US20230206024A1 (en) | Resource allocation method, resource allocation apparatus, device, medium and computer program produ | |
CN113986561A (en) | Artificial intelligence task processing method and device, electronic equipment and readable storage medium | |
RU2534487C1 (en) | Apparatus for classifying fuzzy situations | |
Rasyidi et al. | Short-term prediction of vehicle speed on main city roads using the k-nearest neighbor algorithm | |
Pessa et al. | Mapping images into ordinal networks | |
CN113821330B (en) | Task scheduling method and device, computer equipment and storage medium | |
RU2579993C1 (en) | Device for classifying extended range fuzzy situations | |
Samoilenko et al. | Statistical diagnostics of irreversible avionics as a controlled random process | |
CN105468887B (en) | Data analysis system and method | |
CN106228029A (en) | Quantification problem method for solving based on mass-rent and device | |
CN113961765B (en) | Searching method, searching device, searching equipment and searching medium based on neural network model | |
US20230041338A1 (en) | Graph data processing method, device, and computer program product | |
RU2625937C1 (en) | Device for selecting the solution in the fuzzy situation | |
US20210325957A1 (en) | Variable power mode inferencing | |
Liu et al. | Concept drift detection based on anomaly analysis | |
Barthélemy et al. | Comparison of discrete choice models and artificial neural networks in presence of missing variables | |
Feng et al. | Performance improvement of classifier fusion for batch samples based on upper integral | |
Moallemi et al. | Informing the delineation of input uncertainty space in exploratory modelling using a heuristic approach | |
RU2707705C1 (en) | Decision-making device in fuzzy conflict situation | |
Monrousseau et al. | Processing measure uncertainty into fuzzy classifier | |
CN114742263B (en) | Load prediction method, device, electronic equipment and storage medium |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
MM4A | The patent is invalid due to non-payment of fees |
Effective date: 20151226 |