УДК 517.11 КУСОЧНО-ЛИНЕЙНАЯ АППРОКСИМАЦИЯ НЕИЗВЕСТНОЙ ФУНКЦИИ С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКОЙ СИСТЕМЫ Т. М. <...> Леденева, Е. В. Кочергин Воронежский государственный университет Поступила в редакцию 01.04.2010 г. Аннотация. <...> В статье рассматриваются подходы к построению базы правил нечеткой системы, решающей задачу кусочно-линейной аппроксимации. <...> The article reviews approaches to building up a rule base for fuzzy system, which solves the problem of piecewise-linear approximation. <...> ВВЕДЕНИЕ В соответствии с техникой нечеткого моделирования [1] аппроксимация неизвестной функции осуществляется нечеткой системой, одним из основных компонентов которой является база нечетких правил. <...> Нечеткое правило (или нечеткое продукционное правило) — это, по сути, нечеткое условное высказывание вида Rx A ,ii ,i : если есть то есть B y где посылка (условие) x есть Ai есть Bi AB,ii и заключение y являются нечеткими высказываниями, — лингвистические значения соответственно входной и выходной переменных. <...> Совокупность нечетких правил Ri iN базу правил. <...> Заметим, что в случае причинной связи между входными и выходными переменными RA Bii i {}=1, на импликация, иначе RA Bii i образует =Ж , где символом Ж обозначе=¥ . <...> Актуальная задача разработки нечетких систем — формирование оптимальной базы правил. <...> Как известно, количество правил, используемых для аппроксимации, растет экспоненциально в зависимости от числа входных и выходных переменных. <...> Преодоление быстро растущей размерности возможно при использовании специальных методов, которые решают задачу структурной и параметрической оптимизации базы правил. <...> М., Кочергин Е. В., 2010 130 а) база правил должна обеспечивать возможность достижения требуемой точности нечеткой модели; б) модель должна быть «прозрачной» (интуитивно понятной), а число правил, содержащихся в базе, должно быть как можно меньшим. <...> Указанные свойства нечеткой модели — точность и количество правил — являются взаимоисключающими. <...> При большом числе правил достижение высокой точности модели потенциально является <...>