Нечеткие множества: основы теории и приложения к моделированию решений

161 Для решения задачи идентификации структуры ННС ANFIS можно , например , использовать деревья решений . Инициализация количества нечетких правил и их семантическая интерпретация для ANFIS достаточно часто решаются с помощью методов нечеткой кластеризации данных из обучающей выборки . При практической реализации поиска системы нечетких пра - вил одним из важнейших является вопрос о типичных представи - телях нечетких понятий в продукциях . Наиболее типичные пред - ставители значений лингвистических переменных , используемых на практике : • NB – отрицательное большое ; • NM – отрицательное среднее ; • NS – отрицательное малое ; • ZE – около нуля ; • PS – положительное малое ; • PM – положительное среднее ; • PB – положительное большое . В отдельных случаях можно использовать упрощенную шка - лу разбиения ( рис . 9.3), например , если известно , что нечеткое по - нятие может принимать только положительные значения . Рис . 9.3. Пример шкалы нечетких значений Идентификация параметров ННС выполняется после иден - тификации ее структуры . Задав некоторую архитектуру ННС –