Применение кусочных функций для нормализации входных переменных систем нечеткого вывода

Предложен метод нормализации входных переменных, основанный на использовании кусочных функций. Метод предназначен для нормализации входных переменных систем нечеткого вывода (СНВ), которые используются для определения комплексной оценки состояния сложного объекта. Предлагаемый метод основан на разделении диапазона значений переменной на несколько интервалов (протяженность каждого из интервалов определяется с учетом специфики переменной) и последующем сопоставлении каждому интервалу определенной функции. Эта функция показывает закономерность изменения значения переменной на нормированной шкале относительно изменения значений переменной на ее абсолютной шкале. Совокупность таких функций для всего диапазона значений переменной образует оператор нормализации. При реализации предложенного оператора нормализации функции подбираются таким образом, чтобы после преобразования все входные переменные имели положительную корреляцию с выходной переменной. Это упрощает построение СНВ, потому что одноименные термы входных переменных после преобразования имеют одинаковое семантическое значение. Проведенное моделирование показало, что СНВ, в которых применяется предложенный метод нормализации, адекватны аналогичным СНВ, в которых нормализация входных переменных не производится. Предложенный метод нормализации позволяет сократить количество правил в базе знаний СНВ для случая, когда входные переменные имеют точку экстремума по влиянию на значение выходной переменной.