Fuzzy Logic - Агрегация нечетких правил

Question

Я начинаю с нечеткой логики, и у меня есть модель с несколькими правилами. Способ, которым я собираю их, чтобы я мог defuzzify, - это принять максимум каждого правила (так я видел в примере библиотеки, которую я использую). Проблема в том, что если одно из моих правил возвращает слишком высокое значение, другие правила становятся неактуальными для вывода. Мои выходные виды насыщают. Есть ли другие способы объединения нечетких правил, чтобы досуг не происходил?

Answer 1

Вы должны изучить T-norms and T-conorms. После того, как вы узнаете, какие T-нормы и T-Conorms вы можете использовать в своей библиотеке, вы можете выбрать тот, который лучше всего соответствует вашим потребностям.

Используется максимальная T-Conorm. Поэтому, если результат одного правила равен 0,8, конечный результат всегда будет равен 0,8, если результат другого правила меньше 0,8.

Но если вы используете другой T-Conorm для примера Вероятностного сумма не этак больше:

Вероятностной сумма:

Пример:

Rule1 = 0,5
Rule2 = 0,6
EndResult = 0,5 + 0,6 - 0,5 * 0,6 = 0,8

Теперь оба результата оказывают влияние на конечный результат, а не только на больший.