РОЗРОБКА БАЗИ НЕЧІТКИХ ПРОДУКЦІЙНИХ ПРАВИЛ НЕЧІТКОЇ ЛОГІЧНОЇ СИСТЕМИ КЛАСИФІКАЦІЇ ПОВІТРЯНИХ ОБ’ЄКТІВ У ПРОЦЕСІ КОНТРОЛЮ ПОВІТРЯНОГО ПРОСТОРУ Й УЗАГАЛЬНЕНОГО АЛГОРИТМУ ЇХ РЕАЛІЗАЦІЇ

  • O. Timochko
Ключові слова: нечітке продукційне правило, класифікація повітряних об’єктів, база знань, функція приналежності, ознака повітряного об’єкта

Анотація

Контроль повітряного простору вимагає створення системи класифікації повітряних об'єктів. Це завдання вирішується в нечіткій постановці. Для цього розроблена база нечітких продукційних правил і узагальнений алгоритм їх реалізації. Стверджується, що традиційні підходи до розробки баз правил не досить ефективні для даної предметної області. Мета статті - розробка бази нечітких продукційних правил нечіткої логічної системи класифікації повітряних об'єктів. Проаналізовані підходи до розробки бази нечітких продукційних правил нечітких логічних систем класифікації. Для класифікації повітряного об'єкту встановлюється його приналежність до наперед заданого класу. Наперед задані класи формально задаються у вигляді множини. Елементами множини є класи, визначувані автоматично або ті, що задаються автоматизовано. Визначені основні ознаки для класифікації повітряних об'єктів. Значення ознак визначаються за результатами узагальнення трасової інформації або встановлюються за умовчанням. Значення ознак є лінгвістичними змінними. У загальному випадку вони є нечіткими числами, що описують терми відповідних лінгвістичних змінних. Структурно нечіткі продукційні правила відповідають правилам нечіткої логічної моделі Сугено 0-го порядку. Розроблений приклад використання нечіткого логічного виведення Сугено 0-го порядку на базі розроблених правил. Розроблена база нечітких продукційних правил і узагальнений алгоритм їх реалізації є основою методу верифікації програмного забезпечення нечіткої логічної системи класифікації повітряних об'єктів в процесі контролю повітряного простору.

Завантаження

Дані про завантаження поки що недоступні.

Посилання

1. Mengshoel O. J., Delab S. Knowledge validation: principles and practice// IEEE Expert. - 1993. - 8. - P. 62 - 68.
2. Jahnke J., Schafer W., Zundorf A. Genetic fuzzy reasoning nets as a basis for reverse engineering relational database applications. - Germany, 1998.- 100 s.- http://www.unipaderbom.de/fachbereich/Schaefer/index engl.html.
3. Hasegama Т., Furuhashi Т., Uchikama Y. Stability analysis of fuzzy control systems based on Petri nets// Proc. Int. Discourse on Fuzzy Logic and the Management of Comflexity, FLAMOC'96. - 1996. - P. 191 - 195.
4. Polat F., Guvenir H. UVT: A unification-based tool for knowledge bast verification// IEEE Expert. - 1993. - 8. - P. 69 - 75.
5. Тимочко А.А. Представление динамических взаимодействующих процессов в пространстве состояний нечеткой раскрашенной сети Петри для верификации программного продукта нечеткой логической системы классификации / А.А. Тимочко // Наука і техніка Повітряних Сил. – Х. : ХНУПС, 2018. – №4(33). – С. 72-79.
6. Королюк Н.А. Формирование продукционных правил определения целесообразных параметров перехвата истребителями воздушных целей в условиях нестохастической неопределенности / Н.А. Королюк // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. – Х.: НАУ «ХАІ», 2007. – №1(20). – С. 94-100.
Опубліковано
2018-10-30
Як цитувати
Timochko O. Розробка бази нечітких продукційних правил нечіткої логічної системи класифікації повітряних об’єктів у процесі контролю повітряного простору й узагальненого алгоритму їх реалізації / O. Timochko // Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць. – Полтава: ПНТУ, 2018. – Т. 5 (51). – С. 33-37. – doi:https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.5.033.
Розділ
Контроль космічного та повітряного простору