fuzzy boshqaruv tizimlaridizaynmetodologiyasi

PPTX 16 стр. 5,0 МБ Бесплатная загрузка

16 стр.

FaylHub.uz

Скачать через Telegram

Размер 5,0 МБ

Тип файла PPTX

Страницы 16

Обновлено Дек 2025

Предварительный просмотр (5 стр.)

Прокрутите вниз 👇

1 / 16

prezentatsiya powerpoint fuzzy boshqaruv tizimlari dizayn metodologiyasi reja 1, fuzzy boshqaruv tizimlariga kirish 2, fuzzy boshqaruv arxitekturasi: asosiy komponentlar 3, fuzzy boshqaruv tizimi blok-sxemasi zamonaviy boshqaruv tizimlarida noaniqlik va murakkablik muammolarini hal qilishning innovatsion yondashuvi 1 1-bob: fuzzy boshqaruv tizimlariga kirish an'anaviy tizimlarning cheklovlari klassik boshqaruv tizimlari aniq matematik modellarga asoslangan bo'lib, real dunyodagi noaniqlik va murakkablikni to'liq ifodalay olmaydi. ular qattiq, ikkilik mantiqqa (ha/yo'q) tayangan holda ishlaydi va ko'pincha dinamik o'zgaruvchan muhitlarda moslashuvchanlikdan mahrum bo'ladi. noaniq kirish ma'lumotlarini qayta ishlash qiyinligi murakkab tizimlarni matematik modellashtirish muammolari real vaqtda o'zgaruvchan sharoitlarga moslashmaslik inson tajribasini samarali qo'llay olmaslik fuzzy mantiq: innovatsion yechim fuzzy mantiq 1965-yilda lotfi zadeh tomonidan kiritilgan bo'lib, noaniq ma'lumotlar bilan ishlash va inson fikrlash jarayonini taqlid qilish imkonini beradi. bu yondashuv "qisman to'g'ri" tushunchasini qo'llash orqali real dunyoga yaqinroq boshqaruv tizimlarini yaratishga yordam beradi. lingvistik o'zgaruvchilar bilan ishlash imkoniyati inson tajribasi va bilimlarini kodlash noaniq va to'liq bo'lmagan …

2 / 16

b chiqamiz. fuzzifikator fuzzifikator aniq kirish qiymatlarini fuzzy to'plamlarga aylantiradi. bu jarayon kirish ma'lumotlarini lingvistik o'zgaruvchilarga moslashtirish orqali amalga oshiriladi. masalan, harorat qiymati "past", "o'rta" yoki "yuqori" kabi noaniq kategoriyalarga ajratiladi. kirish signallarini normalizatsiya qilish a'zolik darajalarini hisoblash lingvistik qiymatlarga o'tkazish fuzzy bilim bazasi bilim bazasi ikki muhim qismdan iborat: ma'lumotlar bazasi (a'zolik funksiyalari) va qoidalar bazasi (if-then qoidalari). bu komponent tizimning "miyasi" hisoblanadi va ekspert bilimlari asosida shakllantiriladi. a'zolik funksiyalarini saqlash va boshqarish fuzzy qoidalar to'plamini tashkil etish ekspert bilimlarini kodlash va saqlash inference motor (xulosa chiqarish mexanizmi) inference motor fuzzy qoidalarni qo'llab, kirish ma'lumotlari asosida fuzzy chiqish to'plamini hosil qiladi. bu jarayon inson qaror qabul qilish mantiqini taqlid qiladi va mamdani yoki sugeno kabi turli xil usullar yordamida amalga oshirilishi mumkin. qoidalarni aktivlashtirish va baholash fuzzy mantiqiy operatsiyalarni bajarish natijalarni agregatlashtirish defuzzifikator defuzzifikator fuzzy chiqish to'plamini aniq raqamli qiymatga aylantiradi. bu jarayon boshqariladigan tizimga qo'llash uchun zarur bo'lgan …

3 / 16

asoslangan qaror qabul qilish defuzzifikatsiya fuzzy natijalarni aniq qiymatlarga qaytarish aniq chiqish tizimga qo'llaniladigan boshqaruv harakati 4 dizayn metodologiyasining bosqichlari fuzzy boshqaruv tizimini loyihalash - bu tizimli va puxta yondashuv talab qiladigan murakkab jarayon. har bir bosqich keyingi bosqichlar uchun asos bo'lib xizmat qiladi va umumiy tizim samaradorligiga bevosita ta'sir ko'rsatadi. quyida batafsil ko'rib chiqiladigan har bir bosqich o'zining o'ziga xos vazifa va maqsadlariga ega. 1-bosqich: tizim o'zgaruvchilarini aniqlash loyihalashning dastlabki va eng muhim bosqichi - bu boshqariladigan tizimni to'liq tahlil qilish va barcha kirish, chiqish hamda holat o'zgaruvchilarini aniq belgilashdir. bu bosqichda quyidagi vazifalar bajariladi: tizimning kirish parametrlarini aniqlash (masalan, harorat, bosim, tezlik) chiqish o'zgaruvchilarini belgilash (boshqaruv signallari) tizim holatini tavsiflash uchun zarur bo'lgan parametrlarni tanlash o'zgaruvchilar orasidagi bog'liqliklarni aniqlash o'lchov diapazonlari va chegaralarini belgilash 2-bosqich: fuzzy to'plamlarni tashkil etish har bir o'zgaruvchi uchun fuzzy to'plamlar yaratiladi va ularga tushunarli lingvistik nomlar beriladi. bu bosqich ekspert bilimlari va amaliy …

4 / 16

atish ekspert bilimlari va tajribaga asoslanib if-then qoidalari to'plami ishlab chiqiladi. bu tizimning "aqliy" qismi hisoblanadi: barcha mumkin bo'lgan kirish kombinatsiyalarini ko'rib chiqish har bir holat uchun mos chiqish harakatini belgilash qoidalar sonini maqbul darajada saqlash qoidalar orasidagi izchillik va to'liqlikni ta'minlash mutaxassislar bilan qoidalarni tasdiqlash va tekshirish 5-bosqich: jarayonlarni amalga oshirish fuzzifikatsiya va defuzzifikatsiya usullarini tanlash hamda tizimni to'liq amalga oshirish bosqichi: fuzzifikatsiya algoritmini dasturlash xulosa chiqarish mexanizmini sozlash (mamdani, sugeno) defuzzifikatsiya usulini tanlash va qo'llash tizimni test qilish va sozlash ishlash tezligi va aniqligini optimallash 5 fuzzy qoidalar bazasi: inson tajribasini kodlash fuzzy qoidalar bazasi - bu ekspert bilimlari va amaliy tajribalarni dasturiy tizimga o'tkazishning eng samarali usuli. qoidalar tabiiy til sintaksisiga yaqin bo'lib, inson fikrlash jarayonini taqlid qiladi. if-then qoidalarining tuzilishi har bir qoida ikki qismdan iborat: shart (if) va natija (then). shartlar bir nechta kirish o'zgaruvchilarini o'z ichiga olishi mumkin va mantiqiy operatorlar (va, yoki) bilan …

5 / 16

soni imkon qadar kam, lekin tizimni to'liq ta'riflash uchun yetarli bo'lishi kerak ekspert tasdigi: barcha qoidalar soha mutaxassislari tomonidan tekshirilishi va tasdiqlangan bo'lishi lozim tajribalar shuni ko'rsatadiki, qoidalar soni ko'payishi bilan tizim aniqroq ishlaydi, lekin hisoblash murakkabligi ham oshadi. optimal qoidalar soni odatda 10-50 oralig'ida bo'ladi, lekin bu tizim murakkabligiga bog'liq. qoidalarni ekspertlar bilan hamkorlikda ishlab chiqish va doimiy ravishda takomillashtirish tizim samaradorligini sezilarli darajada oshiradi. 6 fuzzy a'zolik funksiyalari turlari va ularning ta'siri a'zolik funksiyalari fuzzy to'plamlarning asosiy komponentlari bo'lib, har bir element qanchalik darajada ma'lum bir to'plamga tegishli ekanligini belgilaydi. to'g'ri funksiya turini tanlash tizim samaradorligi va aniqligiga katta ta'sir ko'rsatadi. uchburchak funksiya eng sodda va keng tarqalgan tur. uchta parametr bilan aniqlanadi: pastki chegara, cho'qqi nuqtasi va yuqori chegara. hisoblash tezligi yuqori, lekin silliq o'tishlarga ega emas. sodda va tushunarli tuzilma tez hisoblash imkoniyati xotiraga kam talab keskin o'tishlar mavjud trapetsiya funksiya to'rtta parametr bilan aniqlanadi va …

Хотите читать дальше?

Скачайте все 16 страниц бесплатно через Telegram.

Скачать полный файл

О "fuzzy boshqaruv tizimlaridizaynmetodologiyasi"

prezentatsiya powerpoint fuzzy boshqaruv tizimlari dizayn metodologiyasi reja 1, fuzzy boshqaruv tizimlariga kirish 2, fuzzy boshqaruv arxitekturasi: asosiy komponentlar 3, fuzzy boshqaruv tizimi blok-sxemasi zamonaviy boshqaruv tizimlarida noaniqlik va murakkablik muammolarini hal qilishning innovatsion yondashuvi 1 1-bob: fuzzy boshqaruv tizimlariga kirish an'anaviy tizimlarning cheklovlari klassik boshqaruv tizimlari aniq matematik modellarga asoslangan bo'lib, real dunyodagi noaniqlik va murakkablikni to'liq ifodalay olmaydi. ular qattiq, ikkilik mantiqqa (ha/yo'q) tayangan holda ishlaydi va ko'pincha dinamik o'zgaruvchan muhitlarda moslashuvchanlikdan mahrum bo'ladi. noaniq kirish ma'lumotlarini qayta ishlash qiyinligi murakkab tizimlarni matematik modellashtirish muammolari real vaqt...

Этот файл содержит 16 стр. в формате PPTX (5,0 МБ). Чтобы скачать "fuzzy boshqaruv tizimlaridizaynmetodologiyasi", нажмите кнопку Telegram слева.

Теги: fuzzy boshqaruv tizimlaridizayn… PPTX 16 стр. Бесплатная загрузка Telegram