Inference methods for fuzzy systems with non-singleton fuzzification

Cover Page

Cite item

Full Text

Open Access Open Access
Restricted Access Access granted
Restricted Access Subscription Access

Abstract

The paper derives the inference result for widely used fuzzy systems in case of non-singleton fuzzification. It is achieved by means of the approach based on the fuzzy truth values, which made it possible to reduce the computational complexity of the inference down to polynomial and to generalize the conditions for logical inference. The most commonly used defuzzification methods in applications were considered along with the obtained expressions of inference result.

About the authors

V. G. Sinuk

Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “Belgorod State Technological University named after V.G. Shukhov”

Email: vgsinuk@mail.ru

PhD, associate professor

Russian Federation, Belgorod

S. V. Kulabukhov

Federal State Budget Educational Institution of Higher Education “Belgorod State Technological University named after V.G. Shukhov”

Author for correspondence.
Email: qlba@ya.ru

Postgraduate student

Russian Federation, Belgorod

References

  1. Mamdani, E.: Applications of fuzzy algorithm for control a simple dynamic plant. Proc. IEEE 121(12), 1585–1588 (1974).
  2. Takagi, T., Sugeno, M.: Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 15(1), 116–132 (1985).
  3. Rutkowski, L.: Metody i tekhnologii iskusstvennogo intellekta [Computational Intelligence: Methods and Techniques]. Hot Line — Telecom, Moscow (2010)
  4. Pourabdollah, A., John, R., Garibaldi, J.M.: A new dynamic approach for non-singleton fuzzification in noisy time-series prediction. Proc. of FUZZ-IEEE 2017, pp. 1–6 (2017).
  5. Fu, C., Sarabakha, A., Kayacan, E., Wagner, C., John, R., Garibaldi, J.: Input uncertainty sensitivity enhanced nonsingleton fuzzy logic controllers for long-term navigation of quadrotor uavs. IEEE/ASME Transactions on Mechatronics 23(2), 725–734 (2018).
  6. Mendel, J.: Non-singleton fuzzification made simpler. Information Sciences 559, 286–308 (2021)
  7. Mendel, J.: Uncertain Rule-Based Fuzzy Systems: Introduction and New Directions, second edn. Springer, Cham, Switzerland (2017).
  8. Mouzouris, G., Mendel, J.: Non-singleton fuzzy logic systems: Theory and application. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 5(1), 56–71 (1997).
  9. Pegat, A.: Nechetkoe modelirovanie i upravlenie [Fuzzy Modelling and Control]. BINOM, Laboratory of Knowledge, Moscow (2009).
  10. Borisov, A., Krunberg, O., Fedorov, I.: Prinyatie reshenij na osnove nechetkih modelej [Decision Making Based on Fuzzy Models]. Zinatne, Riga (1990).
  11. Dubois, D., Prade, A.: Teoriya vozmozhnostej. Prilozhenie k predstavleniyu znanij v informatike [Possibility Theory. Application to Knowledge Representation in Computer Science]. Radio and Communication, Moscow (1990).
  12. Zadeh, L.A.: Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics 3(1), 28–44 (1973).
  13. Sinuk, V., Mikhelev, V.: Metody vyvoda dlya sistem logicheskogo tipa na osnove nechetkoj stepeni istinnosti [Inference methods for logical systems based on fuzzy degree of truth]. Bulletin of Russian Academy of Scienc- es. Theory and Control Systems (3), 108–115 (2018).
  14. Sinuk, V.G., Polyakov, V.M., Kutsenko, D.A.: New fuzzy truth value based inference methods for non-singleton miso rule-based systems. Proceedings of the First International Scientific Conference “Intelligent Information Technologies for Industry” (IITI ’16) (2016)
  15. Dubois, D., Esteva, F., Godo, L., Prade, H.: Fuzzy-set Based Logics - An History-Oriented Presentation of Their Main Developments. In: M.D. Gabbay, W. John (eds.) The Many Valued and Nonmonotonic Turn in Logic, Handbook of the History of Logic book series, vol. 8, chap. 2.3 Fuzzy Truth-Values – Degree of Truth vs. Degree of Uncertainty, pp. 325–449. Elsevier (2007).
  16. Sugeno, M., Yasukawa, T.: A fuzzy-logic-based approach to qualitative modeling. IEEE Transactions on Fuzzy Systems 1, 7–31 (1993).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».