Sissejuhatus 2 Sissejuhatus Viimaste aastakümnete jooksul on hägus loogika leidnud edukat rakendust mitmesuguste juhtimis- ja modelleerimisprobleemide lahendamisel. Informatsiooni esitus hägusloogikasüsteemides on lähedane nendele mehhanismidele, mida inimene igapäevaelus otsuste tegemisel kasutab, mis võimaldab hägusloogikasüsteemide kaudu teha kättesaadavaks traditsioonilistele vahenditele halvasti alluv inimteadmus näiteks protsesside modelleerimis- ja juhtimisrakendustes. Teksti esimeses peatükis antakse kompaktne, kuid piisav ülevaade hägusloogikasüsteemide aluseks olevast hägusast hulgateooriast, hägusloogikasüsteemide arhitektuurist ja erinevat tüüpi hägusloogikasüsteemidest. Peatüki teine pool käsitleb hägusloogikasüsteemide interpreteeritavusega seonduvaid probleeme (tegu ei ole süsteemi vaikimisi tagatud omadustega ja selleks et saaksime
liikmesfunktsioon – s.o. b = c avaldises (11)) b) hägusad intervallid (trapetsikujuline liikmesfunktsioon, 4- parameetriline splainipõhine liikmesfunktsioon (11)) Järeldusalgoritm: Häguärastamine: Hägusate süsteemide konstrueerimine ja kasutamine süsteemide modelleerimisel- Kaks tähtsat hägusate süsteemide rakendusala on protsesside hägus modelleerimine ja protsesside hägus juhtimine. Allikateks, millest hägusaid süsteeme luuakse, on protsessi alane inimteadmus ja protsessi. Hägusate süsteemide konstrueerimine 34 käitumist kajastavad mõõteandmed. Hägusa süsteemi konstrueerimine andmete baasil eeldab vastava algoritmi olemasolu. Nimetatakse hägusaks identifitseerimiseks. Eelnevas võib täheldada teatud sarnasust klassikalise modelleerimisega. Teadmuspõhine meetod on mõnes mõttes analoogiline esimese printsiibi modelleerimisele ning hägus identifitseerimine kuulub ühte
annaabi.ee 
