Increasing the Quality Indicators of the Functioning of Fuzzy Solvers at the Defuzzification Stage

A. E. Vassiliev; Васильев А. Е.; A. V. Vegner; Вегнер А. В.; D. E. Golubeva; Голубева Д. Е.; A. S. Dotsenko; Доценко А. С.; V. A. Karpenko; Карпенко В. А.

doi:10.31857/S0033849423060153

Повышение показателей качества функционирования нечетких вычислителей на стадии дефаззификации

Авторы: Васильев А.Е.¹, Вегнер А.В.¹, Голубева Д.Е.¹, Доценко А.С.¹, Карпенко В.А.¹
Учреждения:
1. Санкт-Петербургский государственный морской технический университет
Выпуск: Том 68, № 7 (2023)
Страницы: 718-726
Раздел: НОВЫЕ РАДИОЭЛЕКТРОННЫЕ СИСТЕМЫ И ЭЛЕМЕНТЫ
URL: https://journals.rcsi.science/0033-8494/article/view/138315
DOI: https://doi.org/10.31857/S0033849423060153
EDN: https://elibrary.ru/XNQWMZ
ID: 138315

Цитировать

Полный текст

Аннотация
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

Предложен подход к реализации процедуры дефаззификации в микропроцессорных системах нечеткой обработки информации. Рассмотрена вычислительно-эффективная модель операции дефаззификации, основанная на использовании понятия меры справедливости логического заключения как композиции текущих значений достоверности всех элементов условной части правила, предлагающего это заключение. Применение подхода обеспечивает существенное повышение качества нечеткой аппроксимации при незначительной сложности алгоритмических и аппаратно-программных средств. Приведены примеры использования данного подхода в практических задачах.

Ключевые слова

defuzzification procedure, microprocessor systems, fuzzy information processing

Список литературы

Shafei M.A.R., Ibrahim D.K., Bahaa M. // Ain Shams Engineering J. 2022. V. 13. № 5. Article No 101710.
Liu K.-W., Kuo Ch.-Ch. // Int. J. Advanced Manufacturing Technol. 2022. V. 121. № 11–12. P. 7325.
Mahdab S., Moualdia A. // Rev. Roumaine des Sciences Techniques. Serie Electrotechnique et Energetique. 2022. V. 67. № 2. P. 111.
Fernando A.H., Lim L.A.G., Bandala A.A. et al. // Proc. 2021 IEEE 13th Int. Conf. on Humanoid, Nanotechnology, Information Technology, Communication and Control, Environment, and Management (HNICEM). Manila. 28–30 Nov. N.Y.: IEEE, 2021, Article No. 177837.
Cetin O. // Studies in Systems, Decision and Control. 2021. V. 344. P. 237.
Qureshi M.S., Swarnkar P., Gupta S. // Robotics and Autonomous Systems. 2018. V. 109. P. 68.
Andre E., Dulong R., Guermouche A., Trahay F. // Concurrency and Computation: Practice and Experience. 2022. V. 34. № 31. Article No. e6580.
Garcia A.M., Serpa M., Griebler D. et al. // Lecture Notes in Computer Science, 2020, V. 12254. P. 142.
Baez-Sanchez A., Flores-Franulic A., Moretti A.C. et al. // Fuzzy Sets and Systems. 2022. V. 443. P. 34.
Xu B., Lu X. // IEEE Access. 2020. V. 8. Article No. 215327.
Ruiz A., Gutierrez J., Fernandez J.A.F. // IEEE Micro. 1995. V 15. № 6. P. 67.
Esogbue A.O., Song Q. // Fuzzy Optimization and Decision Making. 2003. V. 2. № 4. P. 283.
Mahato S.K., Bhattacharyee N., Pramanik R. // Int. J. of Operational Research. 2020. V. 37. № 3. P. 307.
Mahdiani H.R., Banaiyan A., Haji Seyed Javadi M. et al. // Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2013. V. 26. № 1. P. 162.
Васильев А.Е., Васильянов Г.С., Кабезас Тапия Д.Ф. и др. // РЭ. 2017. Т. 62. № 12. С. 1243.
Bacильeв A.E. // PЭ. 2021. T. 66. № 3. C. 291.
Van Leekwijck W., Kerre E. // Fuzzy Sets and Systems. 1999. V. 108. № 2. P. 159.
Saletic D., Velasevic D., Mastorakis N. // Proc. 6th WSEAS Int. Conf. on Circuits, Systems, Communications and Computers. Athens: WSEAS, 2002. P. 7.
Fuzzy Logic Application HandBook. Mount Prospect: Intel Corporation, 1994.
Jones M.T. AI Application Programming. Hingham: Charles River Media, 2003.
Васильев А.Е. Встраиваемые системы автоматики и вычислительной техники. Микроконтроллеры. М.: Горячая линия-Телеком, 2018.
INFORM: Institut für Operations Research und Management GmbH. https://www.fuzzytech.com/download/. Дата обращения 06.09.2022.