Contribuţii la achiziţia şi structurarea cunoştinţelor în sisteme inteligente pentru diagnoza defectelor
Abordări aproximative privind alocarea şi încărcarea resurselor pentru SADU
Cunoaştem faptul că fuzzyficarea este o operaţie prin care se aleg
mărimile de intrare şi de ieşire după care se definesc mulţimile fuzzy
care permit descrierea acestora prin variabile lingvistice, rezultând
cadrul cognitiv sau partiţia fuzzy.
În cadrul modelului propus avem o singură ieşire care formează
cadrul cognitiv, termenii lingvistici fiind modelaţi prin mulţimi fuzzy de
formă Z şi S pentru termenii externi, conform figura 3.7. Se observă că o
valoare de ieşire poate însă aparţine mai multor mulţimi fuzzy.
Figura 3. 7. Ieşire 1 din controlerul fuzzy (echilibrarea încărcării)
După cum se observă, scopul fuzzyficării este să permită construirea
unei baze de reguli înglobând cunoştinţele noastre referitoare atât la
starea sistemului cât şi la metodele de echilibrare a încărcării pe care
vrem să le aplicăm.
Raţionamentul fuzzy (aproximativ) reprezintă o procedură de
inferenţă care furnizează concluzii pe baza unui set de reguli fuzzy „dacă
– atunci” şi a unui set de fapte cunoscute (Jang and Sun, 1995; Jang, et
al., 1997). În logica binară tradiţională, raţionamentele sunt
asemănătoare celor umane şi au la bază metoda de inferenţă „Modus
Ponens” (MP) conform căreia se poate deduce valoarea de adevăr a unei
propoziţii B cunoscând valoarea de adevăr a propoziţiei A care o
implică. Construirea comenzilor ce vor fi aplicate va rezulta în urma
operaţiei de inferenţă. Inferenţa este operaţia logică prin care se obţin
concluzii valabile pe baza unor premize. (A. Charuk, 1936) a demonstrat
că logica predicatelor nu este o teorie complet decidabilă şi deci nu
există o metodă universală prin care într-un număr finit de paşi să se
decidă dacă o formulă bine formulată este validă sau infirmată. Există
totuşi mai multe metode de inferenţă cum ar fi Modus Ponens, Modus
Tollens, raţionamentul ipotetic sau tranzitivitatea. În logica fuzzy se
83