Проектирование и разработка программного обеспечения для оценки эффективности алгоритмов нечетких вычислений

NovaInfo 46, с.89-99, скачать PDF
Опубликовано
Раздел: Технические науки
Язык: Русский
Просмотров за месяц: 2
CC BY-NC

Аннотация

В данной статье описывается автоматизированная система выполняющая анализ нечётких моделей различного вида, и автоматизирует процесс провидения сравнительного анализа работы алгоритмов нечётких вычислений.

Ключевые слова

НЕЧЁТКАЯ ЛОГИКА, АЛГОРИТМ СУДЖЕНО, АВТОМАТИЗАЦИЯ ПРОЦЕССА, АЛГОРИТМ МАМДАНИ

Текст научной работы

Постановка проблемы

Решение задач в прикладных областях, где используются информационные системы [1-11], требует обработки неполной, неточной и размытой информации и приводит к необходимости использования знаний человека-эксперта.

Перспективным методом решения таких задач является применение аппарата нечеткой логики, что также определяется возможностью реализации произвольного нелинейного преобразования входных данных в сочетании с простотой его лингвистического описания.

Целью работы является проектирование и разработка программного обеспечения для оценки эффективности алгоритмов нечетких вычислений.

Автоматизированная информационная система для оценки эффективности алгоритмов нечетких вычислений может применяться для предварительной оценки эффективности алгоритма нечетких вычислений до его программной реализации.

Цель работы

Основными целями создания программы АИС:

  • выполнение анализа нечетких моделей различного вида;
  • автоматизация процесса нечеткого вывода;
  • автоматизация процесса проведения сравнительного анализа работы алгоритмов Суджено и Мамдани.

Предварительную модель информационной системы можно представить в виде функциональных схем претендентов. Главная диаграмма прецедентов, описывающая внешнюю границу информационной системы показана на рис 1.

Диаграмма прецедентов информационной системы
Рисунок 1. Диаграмма прецедентов информационной системы

Использование программы можно разделить на две составляющие:

  • Ввод данных, включающий в себя также и создание модели (рис. 2);
  • Выполнение вычислений, включающий в себя также и оценку эффективности (рис. 3).
Диаграмма вариантов использования системы для выполнения функции ввода данных
Рисунок 2. Диаграмма вариантов использования системы для выполнения функции ввода данных
Диаграмма вариантов использования системы для функции выполнение вычислений
Рисунок 3. Диаграмма вариантов использования системы для функции выполнение вычислений

Основные функции программы

  • создание нечёткой модели:
  • определение имён входных и выходной переменных (рис. 4).
Окно описания модели. Задание имён переменных
Рисунок 4. Окно описания модели. Задание имён переменных
  • добавление к каждой лингвистической переменной термов имеющих треугольную функцию принадлежности (рис. 5).
Окно описания модели. Задание термов лингвистических переменных
Рисунок 5. Окно описания модели. Задание термов лингвистических переменных
  • изменение/удаление лингвистических переменных и термов;
  • определение/удаление нечётких правил (рис. 6).
Окно описания модели. Задание нечётких правил
Рисунок 6. Окно описания модели. Задание нечётких правил
  • изменение нечёткой модели;
  • сохранение нечёткой модели в выбранную папку;
  • загрузка нечёткой модели из папки;
  • задание чётких значений входных лингвистических переменных (рис. 7);
  • задание ожидаемого значения выходной переменной (не обязательно)(рис. 7).
Задание чётких значений входных лингвистических переменныхи ожидаемого значения выходной лингвистической переменной
Рисунок 7. Задание чётких значений входных лингвистических переменныхи ожидаемого значения выходной лингвистической переменной
  • расчёт чёткого значения выходной переменной по методу Суджено и Мамдани (рис. 8; 9);
  • определение времени работы двух методов (рис. 8; 9);
  • расчёт отклонения рассчитанных значения по двум методам от ожидаемого в процентах (при задании ожидаемого значения)(рис. 8);
  • расчёт отклонения рассчитанного значения по Суджено от Мамдани (если ожидаемое значения не задано)(рис. 9).
Окно отображения результатов при заполненном ожидаемом значении
Рисунок 8. Окно отображения результатов при заполненном ожидаемом значении
Окно отображения результатов при пустом ожидаемом значении
Рисунок 9. Окно отображения результатов при пустом ожидаемом значении

Выводы

Известные работы в oблаcти нечётких cиcтем не coдержат анализа временнoй и емкocтнoйcлoжнocтейвычиcленийматематичеcкимиметoдами, а также oтcутcтвуютcтандартныеметoдики реализации нечетких алгoритмoввoвcтраиваемыхcиcтемах, чтooбуcлавливаетактуальнocть задачи иccледoванияалгoритмoв и метoдoвпoвышенияэффективнocти реализации нечётких вычиcленийвoвcтраиваемыхcиcтемах.

Разработанная информационная система позволила решить следующие цели:

  • выполнение анализа нечетких моделей различного вида;
  • автоматизация процесса нечеткого вывода;
  • автоматизация процесса проведения сравнительного анализа работы алгоритмов Суджено и Мамдани.

Разработанная автоматизированная система имеет простую и понятную форму интерфейса, меню, в котором легко ориентироваться и набор всех необходимых инструментов для решения поставленных целей и задач.

Основными бизнес-процессами являются:

  • Ввод исходных данных для расчета»;
  • Выполнение расчетов»;
  • Визуализация результатов расчетов».

Результаты анализа легли в основу технического задания на создание системы.

Далее была выполнена разработка автоматизированной информационной системы для оценки эффективности алгоритмов нечетких вычислений.

Читайте также

Список литературы

  1. Азаров А.В., Рыбанов А.А. Автоматизированная система расчета метрических характеристик физической схемы базы данных с целью оценки трудоемкости процесса проектирования // Современная техника и технологии. 2014. № 5 (33). С. 39.
  2. Богушенков А.С., Рыбанов А.А. Разработка и исследование алгоритмов автоматизированной системы учета и поиска информации по пакетам труб на основе технологии qr-кода // Молодой ученый. 2015. № 4 (84). С. 47-52.
  3. Бутенко Д.В., Рыбанов А.А., Чернухин А.В., Бутенко Л.Н. Компьютерная поддержка ассоциативного поиска инновационных решений // Известия ЮФУ. Технические науки. 1998. № 2 (8). С. 258-259.
  4. Лебединский А.И., Рыбанов А.А. Автоматизация мониторинга топлива в резервуарах азс на базе измерительного комплекса «струна» с целью повышения эффективности принимаемых решений специалистом отдела логистики // Молодой ученый. 2014. № 7. С. 35-40.
  5. Моисеев Ю.И., Билялов М.Х., Рыбанов А.А. Cистема идентификации водителя на примере туристического междугороднего автобуса ВОЛЖАНИН 5285 // Вестник магистратуры. 2013. № 5 (20). С. 63-67.
  6. Рыбанов А.А. Автоматизированное рабочее место рыбовода осетрового завода // Сельское, лесное и водное хозяйство. 2014. № 5 (32). С. 3.
  7. Рыбанов А.А. Технологии удаленного управления компьютером в повышении эффективности взаимодействия участников образовательного процесса // Дистанционное и виртуальное обучение. 2010. № 9. С. 28-34.
  8. Рыбанов А.А., Любимова О.В. Разработка web-ориентированного программного модуля мониторинга формирования уровня компетентности студентов технических вузов на основе контрольных карт и гистограмм // Молодой ученый. 2014. № 9 (68). С. 23-26.
  9. Рыбанов А.А., Рыльков А.В. // Разработка web-ориентированной информационной системы мониторинга и управления процессом прохождения производственной практики // Молодой ученый. 2013. № 7. С. 34-36.
  10. Рыбанов А.А., Самодьянова А.С. Разработка web-ориентированной экспертной системы оценки качества педагогических тестов // Молодой ученый. 2014. № 9 (68). С. 31-34.
  11. Сова Е.В., Рыбанов А.А. Cравнительный анализ библиотек генерации отчетов в веб-ориентированных информационных системах // Международный журнал прикладных и фундаментальных исследований. 2012. № 7. С. 167.

Цитировать

Ермолаев, Н.Е. Проектирование и разработка программного обеспечения для оценки эффективности алгоритмов нечетких вычислений / Н.Е. Ермолаев, М.В. Фадеева. — Текст : электронный // NovaInfo, 2016. — № 46. — С. 89-99. — URL: https://novainfo.ru/article/6264 (дата обращения: 08.12.2022).

Поделиться