Розроблено програмну архітектуру для системи ієрархічного нечіткого логічного виведення на основі алгоритмічних моделей нечіткого логічного виведення та окремих технологій паралельних обчислень, таких як MPI та CUDA. Представлено ключові рішення при проектування архітектури для забезпечення гнучкості та продуктивності пара лельної системи нечіткого виведення. Проаналізовано шаблони проектування та програмування різного рівня абстракції, а також основні програмні модулі та інтерфейси програмної системи нечіткого виведення. Побудовано метод контейнеризації застосунків для GPU з метою їх повторного використання та розгортання на обраній програмній платформі високопродуктивних паралельних обчислень. Ключові слова: архітектура програмної системи, шаблони паралельного проектування, технологія паралельних обчислень, нечітке логічне виведення. Разработана программная архитектура для систем иерархического нечеткого логического вывода на основе алгоритмических моделей нечеткого логического вывода и отдельных технологий параллельных вычислений, таких, как MPI и CUDA. Представлены ключевые решения при проектировании архитектуры для обеспечения гибкости и продуктивности параллельной системы нечеткого вывода. Проанализировано шаблоны проектирования разного уровня абстракции, а также основные программные модули и интерфейсы программной системы нечеткого вывода. Создан метод контейнеризации приложений для GPU с целью их повторного использования и развертывания на выбранной программной платформе высокопродуктивных параллельных вычислений. Ключевые слова: архитектура программной системы, шаблоны параллельного программирования, технология параллельных вычислений, нечеткий логический вывод. A software architecture for hierarchical fuzzy logic hierarchy based on fuzzy logic algorithmic models and separate parallel computing technologies such as MPI and CUDA has been developed, as well as key architectural design solutions to provide the flexibility and performance of a parallel fuzzy system. The patterns of designing and programming of different levels of abstraction, as well as the main software modules and interfaces of the fuzzy software system are analyzed. The method of containerization of applications for the GPU for their reuse and deployment on the selected software platform of high-performance parallel computing is presented.
Various fuzzy inference systems that operate on the basis of polynomial consequents of fuzzy rules. As well as inference methods for such systems, in particular, Takagi-Sugeno fuzzy inference systems, their differences from other popular fuzzy systems, such as Mamdani systems, etc., are considered. The attention is focused on the features of the functioning of such systems both in the construction of elementary fuzzy systems. The Systems for which the calculation of the general logical conclusion involves intermediate levels of logical inference with many hierarchically interconnected blocks of fuzzy rules. Fuzzy sets of type 2 are considered, the membership index of which is a fuzzy term of the first type. This allows you to take into account the secondary fuzziness of linguistic concepts in the design of intelligent systems based on fuzzy inference. Fuzzy systems of the second type based on Takagi-Sugeno systems and the iterative Karnik-Mendel algorithm are considered to obtain a logical conclusion for fuzzy systems with the interval membership functions of the second type in the antecedents of fuzzy rules. The proposed procedure for lowering the order of fuzzy rules for higher-order Takagi-Sugeno fuzzy systems is described and justified. A fuzzy inference method for higher-order fuzzy systems based on the partition of a set of input variables is proposed. It is proposed to build a separate block of fuzzy rules for each of the input subspaces in the presence of a common polynomial. Which is a higher-order consequent, that reduces the total number of fuzzy rules in blocks.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.