Анық емес жүйелер (Fuzzy Systems) - Дәріс 2-3 PDF

**Дәріс 2-3** **\"Анық емес жүйелер\" дегеніміз** --- бұл жүйелерде толық немесе нақты ақпараттың болмауы, не болмаса олардың динамикасы мен құрылымын анықтау қиын болатын жағдайларды білдіреді. Мұндай жүйелерде белгісіздік, түсініксіздік немесе айқындықтың жетіспеушілігі бар, және оларды басқару м...

**Дәріс 2-3** **\"Анық емес жүйелер\" дегеніміз** --- бұл жүйелерде толық немесе нақты ақпараттың болмауы, не болмаса олардың динамикасы мен құрылымын анықтау қиын болатын жағдайларды білдіреді. Мұндай жүйелерде белгісіздік, түсініксіздік немесе айқындықтың жетіспеушілігі бар, және оларды басқару мен бақылау күрделі болуы мүмкін. Мысалы, анық емес жүйелер мынадай жағдайларды қамтиды: 1. **Табиғи жүйелер**: Бұл экологиялық жүйелер, ауа райы, климаттық өзгерістер сияқты күрделі табиғи жүйелер. Мұндай жүйелердегі көптеген факторлар мен өзара әрекеттестіктердің нәтижесінде олардың болашағын болжау өте қиын болуы мүмкін. 2. **Экономикалық жүйелер**: Экономикадағы нарықтық өзгерістер, тұтынушы мінез-құлқы, қаржылық дағдарыстар сияқты факторлар анық емес болып табылады. Экономикалық болжаулар мен шешімдер көптеген белгісіздікке негізделеді. 3. **Әлеуметтік жүйелер**: Әлеуметтік динамика, мәдени өзгерістер және қоғамның мінез-құлқы сияқты аспектілердің болжамдылығы төмен. Әлеуметтік өзгерістер мен трендтерді анықтау мен бақылау қиын болуы мүмкін. 4. **Техникалық және инженерлік жүйелер**: Мұнда күрделі техникалық жүйелер, бағдарламалық қамтамасыз ету, немесе өнеркәсіптік процестердегі белгісіздік болуы мүмкін. Бұл жүйелердің параметрлері мен оларды басқару тәсілдері кейде анық емес немесе өзгермелі болуы мүмкін. 5. **Жасанды интеллект жүйелері**: AI жүйелері кейде болжамды нәтижелер берсе де, олардың қалай жұмыс істейтіні, неге белгілі бір шешім қабылдайтыны туралы толық түсінік болмауы мүмкін. Бұл әсіресе терең оқыту (deep learning) модельдері мен нейрондық желілер үшін тән. **Анық емес жүйелерді басқару және бақылау** үшін бірнеше тәсілдер қолданылуы мүмкін: - **Импровизация және адаптация**: Белгісіздік жағдайында жүйені динамикалық түрде басқару және қажетті өзгерістер енгізу арқылы жұмыс жасау. - **Моделдеу және симуляция**: Жүйенің түрлі аспектілерін модельдеу және симуляция жасау арқылы оның әрекеттері мен ықтимал нәтижелерін зерттеу. - **Шешім қабылдау теориясы**: Анық емес жағдайларда шешім қабылдаудың теориялық тәсілдерін қолдану, мысалы, ықтималдық пен статистика негізіндегі әдістер. - **Машиналық оқыту және деректерді талдау**: Жасанды интеллекттің көмегімен деректерді жинау және талдау арқылы жүйедегі белгісіздіктерді анықтау және басқару. Анық емес жүйелерді басқару мен зерттеу кезіндегі басты мақсат --- жүйенің мінез-құлқын болжау мен басқару мүмкіндігін арттыру, және белгісіздіктің әсерін минимизациялау. **Анық емес қаралатын мәселлер** Анық емес логика (или нечеткая логика) --- бұл логика саласы, ол дәстүрлі логиканың екілік жүйесімен (ақиқат немесе жалған) салыстырғанда, ақпаратты сипаттау мен өңдеу үшін \"жұмсақ\" немесе \"анық емес\" мәндермен жұмыс істейді. Анық емес логика жиындар мен жүйелердің қарапайым немесе нақты анықтамалармен емес, айқын емес, көпмәнді немесе жартылай анықталған ақпараттармен жұмыс істейді. **Негізгі түсініктер мен анықтамалар** 1. **Анық емес жиындар (Fuzzy Sets):** - **Анық емес жиын** -- бұл объектілердің жиындары, онда әр объектіге мүшелік дәрежесі беріледі. Мүшелік дәрежесі \[0, 1\] аралығында болуы мүмкін, мұнда 0 -- объектінің жиынға қатыспауы, ал 1 -- объектінің толық қатысуы. - **Мүшелік функциясы (Membership Function)** -- бұл жиынға тиесілілік дәрежесін анықтайтын функция. Мүшелік функциясы жиынның элементтерін \[0, 1\] аралығындағы мәндермен сипаттайды. 2. **Анық емес жүйелер (Fuzzy Systems):** - **Анық емес жүйе** -- бұл жүйе анық емес жиындар мен анық емес логиканың принциптері негізінде жұмыс істейді. Мұндай жүйелер жиі табиғи тілмен немесе шешім қабылдаудағы мүмкін болатын әртүрлілікпен сипатталады. - **Анық емес ережелер (Fuzzy Rules)** -- бұл жүйе үшін ережелер жиынтығы, мысалы: \"Егер температура жоғары болса, онда желдеткіш жылдамдығы жоғары болуы керек\". Бұл ережелер жиындардың мүшелік функцияларын пайдалана отырып, анық емес нәтижелерді өңдейді. 3. **Анық емес амалдар (Fuzzy Operations):** - **Анық емес біріктіру (Fuzzy Union)** -- екі анық емес жиынды біріктіру, нәтижесінде жаңа жиынның мүшелік функциясы ең жоғары мүшелік дәрежесімен анықталады. - **Анық емес қиылысу (Fuzzy Intersection)** -- екі анық емес жиынның қиылысуы, мұнда нәтижелі жиынның мүшелік функциясы ең төменгі мүшелік дәрежесімен анықталады. - **Анық емес толықтыру (Fuzzy Complement)** -- анық емес жиынның толықтыруы, мұнда жаңа жиынның мүшелік дәрежесі бастапқы жиынның мүшелік дәрежесінің 1 минусымен анықталады. **Анық емес жүйелердің артықшылықтары мен шектеулері** **Артықшылықтары:** 1. **Табиғи тілмен жұмыс істеу:** Анық емес жүйелер адам тілінің \"жұмсақ\" табиғатын жақсы сипаттайды және адамның түсінуі мен интерпретациясына жақын келеді. 2. **Өзгермелі жағдайларға икемділік:** Анық емес жүйелер нақты шектер мен анық анықтамаларсыз жұмыс істей алады, бұл оларды нақты жүйелермен жұмыс істегенде икемді етеді. 3. **Мүмкіндіктерді кеңейту:** Олар жүйелерді анық емес немесе жартылай анық ақпаратпен басқаруға мүмкіндік береді, бұл нақты логикалық жүйелермен шешілмейтін мәселелерді шешуге көмектеседі. **Шектеулері:** 1. **Сложность в модельдеуде:** Анық емес жүйелердің құрылымы мен жұмыс істеуі кейде күрделі және қиын болуы мүмкін, оларды жобалау мен талдау қиын болуы мүмкін. 2. **Жоғары есептеу шығындары:** Күрделі анық емес жүйелерді есептеу және басқару үшін көп ресурстар қажет болуы мүмкін. 3. **Түсініктілік проблемалары:** Анық емес жүйелермен жұмыс істеу кейде түсініктіліктің төмендеуіне және қателіктерге әкелуі мүмкін, себебі олар нақты анықтамаларға қарағанда түсініксіз әрі икемді. Анық емес логика мен жүйелер түрлі салаларда қолданылуда, мысалы, инженерия, басқару жүйелері, медициналық диагностика, қаржылық модельдеу және т.б., онда нақты емес немесе толық анықталмаған ақпаратты өңдеу қажет.