Дефаззификация - это процесс получения количественного результата в Четкой логике, учитывая нечеткие множества и соответствующие степени принадлежности. Это процесс, который отображает нечеткое множество на четкое. Обычно это требуется в системах нечеткого управления. У них будет ряд правил, которые преобразуют ряд переменных в нечеткий результат, то есть результат описывается в терминах принадлежности к нечетким наборам. Например, правила, разработанные для определения величины давления, могут привести к «Уменьшить давление (15%), Поддерживать давление (34%), Увеличить давление (72%)». Дефаззификация - это интерпретация степени принадлежности нечетких множеств в конкретное решение или реальное значение.
Самый простой, но наименее полезный метод дефаззификации - выбрать набор с наибольшим членством, в данном случае «Увеличить давление», поскольку он имеет 72% членства, и игнорировать остальные, и преобразовать эти 72% в какое-то количество. Проблема с этим подходом в том, что он теряет информацию. Правил, призывающих к снижению или поддержанию давления, в данном случае могло и не быть.
Распространенный и полезный метод дефаззификации - это центр тяжести. Во-первых, результаты правил нужно каким-то образом сложить. Наиболее типичная функция принадлежности нечеткого множества имеет график в виде треугольника . Теперь, если бы этот треугольник разрезать по прямой горизонтальной линии где-то между верхом и низом, а верхнюю часть удалить, оставшаяся часть образует трапецию . Первый шаг дефаззификации обычно «отрубает» части графиков, чтобы сформировать трапеции (или другие формы, если исходные формы не были треугольниками). Например, если на выходе указано «Понижение давления (15%)», то этот треугольник будет обрезан на 15% снизу вверх. В наиболее распространенной технике все эти трапеции затем накладываются одна на другую, образуя единую геометрическую форму. Затем вычисляется центроид этой формы, называемый нечетким центроидом. Координата x центроида - это дефаззифицированное значение.
Доступно множество различных методов дефаззификации, включая следующие:
Методы максимума являются хорошими кандидатами для систем нечетких рассуждений. Методы распределения и методы областей демонстрируют свойство непрерывности, что делает их пригодными для нечетких контроллеров.