РЕФЕРАТ
Пояснительная записка содержит: 43 страницы, 8 рисунков, 5 формул.
Цель – закрепление знаний, полученных при изучении технологии программирования гибких компьютеризированных систем; приобретение практических навыков в создании программных проектов с использованием среды программирования MS Visual Studio; изучение принципов и методов создания приложений с использованием библиотеки Microsoft Foundational Classes (MFC), изучение основ теории нечетких множеств, в частности функций принадлежности.
Результат – исполняемое приложение, реализующее построение функций принадлежности и определение степени принадлежности выбранной точки.
Ключевые слова: НЕЧЕТКОЕ МНОЖЕСТВО, ФУНКЦИЯ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ, СТЕПЕНЬ ПРИНАДЛЕЖНОСТИ, ПРОГРАММА, C++, MFC, MICROSOFT VISUAL STUDIO.
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1. АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗАДАНИЯ
2. АНАЛИЗ ТЕХНИЧЕСКИХ РЕШЕНИЙ
2.1 Библиотека MFC
2.2 Нечеткая логика – математические основы
2.3 Применение нечеткой логики
3. ПРОЕКТИРОВАНИЕ ФУНКЦИОНАЛЬНОЙ СТРУКТУРЫ ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
4. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
ВЫВОДЫ
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК
Приложение А. Исходный текст программы
ВВЕДЕНИЕ
Математическая теория нечетких множеств (fuzzy sets) и нечеткая логика (fuzzy logic) являются обобщениями классической теории множеств и классической формальной логики. Данные понятия были впервые предложены американским ученым Лотфи Заде (Lotfi Zadeh) в статье "Fuzzy Sets" (Нечеткие Множества) в 1965 году в журнале Information and Control. Основной причиной появления новой теории стало наличие нечетких и приближенных рассуждений при описании человеком процессов, систем, объектов.
Идея, лежащая в основе теории нечетких множеств, заключается в том, что человек в своей повседневной жизни мыслит и принимает решения на основе нечетких понятий. Создание теории нечетких множеств ‑ это попытка формализовать человеческий способ рассуждений. Развитие вычислительной техники позволяет в настоящее время создавать на базе теории нечетких множеств системы нечеткой логики, которые копируют способ рассуждений человека.[2]
Прежде чем нечеткий подход к моделированию сложных систем получил признание во всем мире, прошло не одно десятилетие с момента зарождения теории нечетких множеств. И на этом пути развития нечетких систем принято выделять три периода[5].
Первый период (конец 60-х – начало 70 гг.) характеризуется развитием теоретического аппарата нечетких множеств (Л. Заде, Э. Мамдани, Беллман). Во втором периоде (70–80-е годы) появляются первые практические результаты в области нечеткого управления сложными техническими системами (парогенератор с нечетким управлением). Одновременно стало уделяться внимание вопросам построения экспертных систем, построенных на нечеткой логике, разработке нечетких контроллеров. Нечеткие экспертные системы для поддержки принятия решений находят широкое применение в медицине и экономике. Наконец, в третьем периоде, который длится с конца 80-х годов и продолжается в настоящее время, появляются пакеты программ для построения нечетких экспертных систем, а области применения нечеткой логики заметно расширяются. Она применяется в автомобильной, аэрокосмической и транспортной промышленности, в области изделий бытовой техники, в сфере финансов, анализа и принятия управленческих решений и многих других.
Триумфальное шествие нечеткой логики по миру началось после доказательства в конце 80-х Бартоломеем Коско знаменитой теоремы FAT (Fuzzy Approximation Theorem). ............
