Приднестровский государственный университет им. Т.Г. Шевченко Инженерно-технический институт Инженерно-технический факультет Кафедра Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем ДОКЛАД по дисциплине «Архитектура вычислительных систем» тема: «Компьютеры с нечеткой логикой» Работу группы выполнил студент ИТ17ДР62ПИ1 Шпаков Дмитрий Игоревич Тирасполь, 2020 Компьютеры с нечеткой логикой Фон Нейман разработал метод построения цифрового компьютера, который основан на программах, хранимых в памяти (метод хранимой программы), и удачно сочетает булеву алгебру (двузначную логику), оперирующую только двумя значениями истинности 0 и 1, и переключательные элементы (электронные лампы и транзисторы). Обладая защищенностью от естественных помех и расширяемостью, эти компьютеры заложили фундамент современного общества со всеобъемлющими системами обработки информации. За это время методы обработки сигналов в компьютерах не претерпели каких-либо изменений по сравнению с методом хранения программы, и основной принцип действия компьютеров сохранился со времени их изобретения до наших дней. Безошибочная быстродействующая детерминированная обработка огромных объемов информации более чем достаточна, чтобы показать слабости и несовершенства человека. Но постепенно стала зарождаться неудовлетворенность: а так ли мы пользуемся этими исключительными возможностями? Наглядно это проявилось в области искусственного интеллекта, где развитию логики стали отдавать предпочтение перед математическими расчетами и превозносить преимущества логических выводов по типу «если... то ...». В основе выводов, выполняемых современным искусственным интеллектом, лежит метод сопоставления данных, или так называемого отождествления. Следовательно, возможно сопоставление детерминированных данных (данных с четким представлением), и для этого разработаны специальные языки и аппаратные средства. Однако информация, с которой имеет дело человек-эксперт, не обязательно имеет четкое представление. Скорее в большинстве случаев это информация, которая не может быть строго описана, например: «если высокая температура держится несколько дней, то возможно воспаление легких», «если количество сахара в крови после еды уменьшается медленно, то у больного инсулиновая недостаточность» и т. п. В базе знаний, состоящей из подобной нечеткой описательной информации, невозможно реализовать отождествление входных данных. Поэтому предложены методы «нестрогого отождествления» (soft matching) одной нечеткой информации с другой и выдачи нестрогого, но вполне правдоподобного заключения. Нечеткий вывод, который позволяет сделать это, по-видимому, придет на смену методам, применяемым в настоящее время в области искусственного интеллекта. Цифровые компьютеры - это универсальные машины, и благодаря умелому составлению программ можно реализовать даже нечеткие выводы. Однако в такой обработке будет много избыточного и на нее будет затрачено слишком много времени. Проблемы возможности и оптимальности - это совершенно разные проблемы. Поэтому есть желание иметь специальные аппаратные средства для нечеткий выводов - нечеткие компьютеры. По внутренней структуре данных, по архитектуре аппаратных средств и даже по алгоритмам выводов нечеткие компьютеры кардинально отличаются от существующих машин логических выводов, поэтому их можно назвать компьютерами шестого поколения. Ниже рассмотрены требования к проектированию таких нечетких Рисунок 1 – функция принадлежности, соответствующая слову «выскокий» (а) и ее дискретное представление (б) компьютеров, конкретный пример архитектуры, их развитие в будущем и другие вопросы. Нечеткие выводы Нечеткий вывод-получение нового логического заключения из правил вывода, которые хранятся в виде базы знаний (эти правила будем называть просто знаниями) и заданных фактов. В отличие от традиционных выводов все переменные в суждениях являются нечеткими переменными, т. е. переменными, составленными из нечеткой описательной информации. Это можно представить следующим образом: (Знание) Если x есть А, то y есть B (Факт) x есть A’ (Вывод) У есть В’ (восходящий нечеткий вывод) Кроме этого можно рассмотреть следующий вывод: Нечеткая описательная информация А может быть представлена в виде характеристической функции, которая называется функцией принадлежности (рис. 1, а). Для удобства можно сделать дискретную выборку и представить эту функцию в виде множества следующих пар чисел (рис. 1, б): где X - полное множество, степень принадлежности множеству А (в данном случае множеству «высокий человек»). Значения выбираются для простоты из отрезка Следовательно, нечеткое множество А можно рассматривать как вектор, записав его следующим образом: где - число элементов (ограничено). Аналогично другую описательную информацию В можно представить следующим образом: Если А-причина, а В-результат, то можно определить матрицу, отражающую причинные отношения между А и В. Она называется нечеткий отношением R из А в В: Вывод по формуле В: Мидзумото и др. [5, 6] определили нечеткие отношения разных типов, они оценили их по некоторым критериям и выбрали нечеткие отношения, более соответствующие нашим субъективным выводам. Авторы определяют компьютер не фоннеймановского типа (не основанный на методе хранения программы), который параллельно выполняет восходящие нечеткие выводы по формуле (1) или нисходящие нечеткие выводы по формуле (2) с помощью не двоичных цифровых, а специальных нечетких схем, как «нечеткий компьютер». Другими словами, нечеткую описательную информацию А, А, В, В и другую, используемую в формулах (1), (2), можно представить в виде функций принадлежности так, как на рис. 1, а. Поэтому, сделав дискретную выборку, как показано на рис. 1,б, образуем векторы, состоящие из элементов (чисел из отрезка ), подобных вектору: В отличие от обычного двоичного слова будем называть такой вектор нечетким словом. Значениям истинности каждого элемента поставим в соответствие, например, напряжения или ток и будем передавать нечеткие слова по сигнальным линиям (шине данных). В принципе нечеткий компьютер состоит из «нечеткой памяти» для хранения нечеткой описательной информации, «машины нечеткий выводов для выполнения нечетких выводов на основе такой информации, а также, при необходимости, лока преобразования в достоверные данные (дефадзификатор Эти три блока должны каким-то образом оперировать с электрическими сигналами как с непрерывными величинами, поэтому необходимо спроектировать специальные нечеткие электрические схемы. Стандартные нечеткие блоки Функции нечеткой логики в отличие от двузначной или многозначной логики в принципе можно определять многими способами. В настоящее время известно несколько десятков таких функций . Для нечетких выводов достаточно часто используют функции нечеткой логической суммы (МАХ) и нечеткого логического произведения (MIN). Ниже мы рассмотрим электрические схемы, реализующие эти две операции. Все электрические схемы в зависимости от режима обработки сигналов можно разделить на схемы, работающие в режиме токов, и схемы, работающие в режиме напряжений. Во-первых, информационные сигналы представляются величиной и направлением тока. Типичный пример - инжекционная интегральная логика Во-вторых, информационные сигналы представляются полярностью и величиной напряжения (это большинство цифровых и аналоговых схем). Первые схемы обладают достоинством: операции сложения и вычитания с их помощью можно реализовать несложным соединением вводных шин, что позволяет обойтись без излишних транзисторов или других элементов. Их недостаток состоит в том, что одна схема может нагружать еще только одну схему (нагрузочная способность равна 1). Вторые схемы имеют большую нагрузочную способность, но для операций сложения и вычитания они не пригодны. Кроме того, в них по сравнению со схемами, работающими в режиме токов, сильнее сказываются колебания напряжения источника питания. Ниже использованы схемы, работающие в режиме напряжения. На рис.2, a и 3, а соответственно показаны схемы МАХ и MIN [8, 14]. В таких схемах значениям истинности 0 и 1 соответствуют напряжения 0 и 5 В. Каждая из этих схем состоит из схемы сравнения и схемы компенсации. Напряжения входных сигналов, соответствующих значениям истинности (с некоторым шагом), сравниваются, и максимальное значение —0,7 В или минимальное значение соответственно формируются на эмиттерах NPN- или -транзи-сторов. Эмиттеры всех транзисторов схемы сравнения объединены, поэтому схемы на рис. 6.2, a и 6.3, а можно назвать -вентилями (нечеткими логическими вентилями с объединенными эмиттерами). Напряжение 0,7 В на линии эмиттеров схемы (эммитерном сравнения повторителе, компенсируется запускаемом на следующем источником Таким каскаде образом, максимальное и минимальное значения входных напряжений формируются на выходе Z соответственно схем на рис. 2, a и 3, а. Напряжения на этом выходе показаны на рис. 6.2, б и 6.3, б. Схема компенсации одновременно с коррекцией ухода напряжения компенсирует также температурный дрейф напряжения на объединенных эмиттерах схемы сравнения. Изменение напряжения выхода при изменении температуры окружающей среды в пределах — не более полной шкалы. Переходные характеристики ECFL - вентилей показаны соответственно на рис. 6.2, в и 6.3, в. На рисунках видно, что скорость срабатывания не более 20 не. В реальных схемах для предотвращения колебаний и ударных возбуждений вследствие емкостной нагрузки параллельно каждой базе транзисторов устанавливается резистор порядка 100 Ом. В случает исполнения в виде интегральной схемы подобное сопротивление можно ввести, не занимая площадь кристалла благодаря соответствующему подбору шаблона области базы. Другое достоинство ECFL-вентилей состоит в их большой нагрузочной способности и устойчивости по отношению к колебаниям напряжения источника питания. Эти вентили устойчиво работают даже при изменении напряжения от + 6 до +51 В (Vcc) и от —1 В до —46 В (VEЕ), т.е. даже по сравнению с традиционными двоичными цифровыми схемами это более надежные схемы. Устройство нечеткой памяти Нечеткая память предназначена для хранения функций принадлежности, показанной на рис. 6.1, а, или дискретной выборки такой функции, какая показана на рис. 6.1,б, т. е. нечеткое слово типа (6.12) хранится и считывается как единое целое. На рис. 6.4 показана конструкция устройства нечеткой памяти. Такая память может хранить нечеткую информацию следующих семи значений: ПБ - положительное большое, ПС - положительное среднее, ПМ - положительное малое, ПН - почти нулевое, ОМ - отрицательное малое, ОС - отрицательное среднее, ОБ - отрицательное большое. ПБ, ПС, ПМ, ПН, ОМ, ОС, ОБ - это своего рода «уровни», присвоенные описательной информации. В блок ППЗУ нечеткой памяти пользователь «прошивает» функцию принадлежности почти нулевых данных; с помощью дешифратора 1 из 8 уровни 000-111 (ПБ: 111, ПС: 110, ПМ: 101, ПН: 100, ОМ: ОБ: 001, не используется: 000), сохраняемые во внешней двоичной памяти, преобразуются в семибитное слово, и аналоговые напряжения (значениям истинности соответствуют напряжения , преобразуемые каскадной транзисторной решеткой, выдаются на 25 выходных контактов (как выходное слово). Фотоснимок экспериментального чипа показан на рис. 6.5. Технология изготовления чипа-МОП с алюминиевыми вентилями. Ответная характеристика каскадной транзисторной решетки, используемой в нечеткой памяти, показана на рис. 6.6. В целом память, являясь -канальным МОП- прибором, работает аналогично КМОП-приборам, что позволяет почти полностью исключить систематические ошибки. Вследствие ограничений производственной базы был изготовлен шаблон памяти большого размера, поэтому ответная характеристика не дает высокого быстродействия. Преобразовав с помощью системы SPACE II транзисторы до размеров 2 мкм по длине и 5 мкм
