7 / 14
Биоинформационная система с классификатором движения лучезапястного сустава…
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. Приборостроение. 2016. № 6
77
Нечеткий логический вывод осуществляется в пять этапов.
1. Фаззификация данных — представление точного значения входной пере-
менной как нечеткой.
2. Композиция входной переменной и условной части правила.
3. Вычисление нечеткой импликации.
4. Агрегация среднего значения — построение нечеткого значения выхода
по результатам предыдущих этапов.
5. Дефаззификация — выбор представляющего элемента по агрегированно-
му нечеткому понятию.
Наиболее распространены пять схем нечеткого вывода, которые уточняются
до оператора нечеткой импликации, — Мамдани, Цукамото, Сугено, Ларсена и
упрощенная схема на основе алгоритма Сугено [8]:
В классификаторе типа движений на основе ЭМГ-сигналов использована
классическая схема нечеткого вывода по Мамдани[7, 8], в которой импликация
моделируется минимумом, а агрегация максимумом.
Нечеткий логический вывод по алгоритму Мамдани выполняется по нечет-
кой базе знаний:
1 1
c весом
,
1, ,
k n
i
ijp
jp
j
p i
x a
w y d j
m
(3)
где значения входных переменных
( )
i
x
и выходной переменной ( )
y
заданы
нечеткими множествами;
( )
jp i
x
— функция принадлежности входа
i
x
нечеткому терму
,
i jp
a
, т.
е.
1
( ) ,
,
;
n
jp
x
ijp
d i
i
i
i
x
a
x x x x x
(4)
( )
dj
y
— функция принадлежности выхода
у
нечеткому терму
j
d
, т. е.
1
,
,
.
j
j
y
j
d
y
d
y y y y
(5)
Степени принадлежности входного вектора
*
* *
*
1 2
, , ...,
n
x x x x
нечетким
термам
j
d
из базы знаний рассчитываются в соответствии с выражением
1,
*
*
1,
( )
.
( ),
1, ,
i
n
dj
jp
jp i
p k
x
W x j
m
(6)
где
( )
— операция из
s
-конормы (
t
-нормы), т. е. из множества реализаций
логической операции ИЛИ (И). Используются для операции ИЛИ — нахожде-
ние максимума и для операции И — нахождение минимума.
Нечеткое множество
,
y
соответствующее входному вектору, имеет вид
1
2
*
*
*
*
1
2
( )
( )
( )
:
...
.
m
d
d
d
m
x
x
x
x y
d
d
d
(7)