- •Интеллектуальные мехатронные системы
- •Лекция № 8. Синтез нечетких регуляторов
- •4.1. Практические примеры построения ису с нечеткими регуляторами
- •4.1.1. Нечеткий регулятор для управления неустойчивым объектом
- •Методы функций близости
- •Методы дискриминантных функций
- •Процедуры самообученя распознаванию образов
- •Статистические методы распознавания.
- •Лингвистические методы распознавания образов.
- •1.Синтез нечеткого регулятора электропривода постоянного тока в среде «MatLab» Синтез нечеткого регулятора с одним входом и выходом.
- •Основные компоненты нечеткого логического вывода. Фаззификатор.
- •Дефаззификатор.
- •Оптимизация нечеткого регулятора.
- •2.Синтез комплексного закона управления электроприводом постоянного тока с помощью нечеткой логики.
- •Настройка быстродействующего регулятора.
- •2.3. Настройка точного регулятора.
- •Повышение точности
- •Синтез комбинированного управления
Лингвистические методы распознавания образов.
Лингвистические методы распознавания образов основываются на анализе описания идеализированного изображения, представленного в виде графа или цепочки символов, являющейся фразой или предложением некоторого языка.
Рассмотрим идеализированные изображения букв, полученные в результате первого этапа лингвистического распознавания, описанного выше. Эти идеализированные изображения можно задать описаниями графов, представленных, например, в виде матриц связей, как это было сделано в рассмотренном выше примере. Это же описание можно представить фразой формального языка (выражением).
Пример. Пусть заданы три изображения буквы А, полученные в результате предварительной обработки изображений. Обозначим эти изображения идентификаторами А1, А2 и А3.
Для лингвистического описания представленных образов воспользуемся языком PDL (Picture Description Language). Словарь языка PDL включает следующие символы:
1. Имена простейших изображений (примитивов). Применительно к рассматриваемому случаю примитивы и соответствующие им имена следующие.
Изображения в виде линии, направленной:
вверх и влево (leFt), на север(north)), вверх и вправо (right), на восток(east)).
Имена: L, N, R, E .
2. Символы бинарных операций. {+,*,-} Их смысл соответствует последовательному соединению примитивов (+), соединению начал и окончаний примитивов (*), соединению только окончаний примитивов (-).
3. Правую и левую скобки. {(,)} Скобки позволяют определять последовательность выполненияопераций в выражении.
Рассматриваемые изображения А1, А2 и А3 описываются на языке PDL соответственно следующими выражениями.
T(1)=R+((R-(L+N))*E-L
T(2)=(R+N)+((N+R)-L)*E-L
T(3)=(N+R)+(R-L)*E-(L+N)
После того как лингвистическое описание изображения построено, необходимо с помощью некоторой распознающей процедуры проанализировать, принадлежит или нет данное изображение к интересующему нас классу (классу букв А), т.е. обладает или нет это изображение некоторой структурой. Для этого прежде всего необходимо описать класс изображений, имеющих интересующую нас структуру.
Очевидно, буква А всегда содержит следующие структурные элементы: левую "ножку", правую "ножку" и головную часть. Назовем эти элементы соответственно STL, STR, TR.
Тогда на языке PDL класс символов А - SIMB A описывается выражением
SIMB A = STL + TR - STR
Левая "ножка" STL всегда есть цепочка элементов R и N, что можно записать так
STL ‑> R ¦ N ¦ (STL + R)¦(STL + N)
(STL есть символ R или N, или цепочка, полученная добавлением кисходной цепочке STL символов R или N)
Правая "ножка" STR всегда есть цепочка элементов L и N, что можно записать так , т.е.
STR ‑> L¦N¦ (STR + L)¦(STR + N)
Головная часть буквы - TR представляет собой замкнутый контур, составленный из элемента E и цепочек типа STL и STR.
На языке PDLструктура TR описывается выражением
TR ‑> (STL - STR) * E
Окончательно получим следующее описание класса букв А:
SIMB A ‑> (STL + TR - STR),
STL ‑> R¦N¦ (STL + R)¦(STL + N)
STR ‑> L¦N¦ (STR + L)¦(STR + N)
TR ‑> (STL - STR) * E
Процедура распознавания в данном случае может быть реализована следующим образом.
1. Выражение, соответствующее образу, сравнивается с эталоннойструктурой STL + TR - STR.
2. Каждому элементу структуры STL, TR, STR, если это возможно, т.е. если описание изображения сравнимо с эталоном, ставится в соответствиенекоторое подвыражение из выражения T(А). Например,
для А1: STL=R, STR=L, TR=(R-(L+N))*E
для А2: STL = R + N, STR = L, TR = ((N + R) - L) * E
для А3: STL = N + R, STR = L + N, TR = (R - L) * E 3.
Выражения STL, STR, TR сравниваются с соответствующими им эталонными структурами.
4. Если структура каждого выражения STL, STR, TR соответствует эталонной, делается вывод о принадлежности образа к классу букв А. Если на каком-либо из этапов 2, 3, 4 обнаруживается несоответствие структуры анализируемого выражения эталону, делается вывод о непринадлежности образа классу SIMB A. Сопоставление структур выражений может проводиться с помощью алгоритмических языков LISP, PLANER, PROLOG и других подобных им языков искусственного интеллекта.
В рассматриваемом примере все цепочки STL составлены из символов N и R, а цепочки STR из символов L и N, что соответствует заданной структуре этих цепочек. Структура TR в рассматриваемых образах также соответствует эталонной, т.к. состоит из "разности" цепочек типа STL, STR, "умноженной" на символ E.
Т.о., приходим к выводу о принадлежности рассматриваемых образов классу SIMB A.