UMĚLÁ INTELIGENCE V AUTOMOTIVE / David et al.

proto pro ∀α∈ [0;1] jsou α -řezy:

Trojúhelníkové f reálné číslo

se nazývá fuzzy střední hodnota f náhodné veličiny s funkcí příslušností:

Fuzzy spolehlivost v rámci uvedeného modelu představuje jeden z přístupů k modelování systémů, který je charakterizován aplikací fuzzy logiky na spolehlivostní analýzu. Fuzzy spolehlivost se zaměřuje na analýzu a hodnocení spolehlivosti systémů za použití fuzzy logiky a teorie fuzzy množin. Tento přístup je odlišný od tradičního pravděpodobnostního modelování a umožňuje zohlednit nejistotu a neurčitost v systé mech. Fuzzy spolehlivost bere v úvahu fakt, že systém je složený z jednodušších a rozlo žitelných prvků a umožňuje zachytit jejich vzájemné interakce a závislosti. Tímto způso bem je možné lépe modelovat reálné systémy, které jsou často nejednoznačné a nejisté. 7.2.2 Model spolehlivosti fuzzy neurčitých množin Kumar et al. [7.3] popisují výhody použití neurčitých množin při modelování fuzzy spolehlivosti. Autoři správně zdůrazňují potřebu nalezení způsobu, jak řešit fuzzy spolehlivost u objektů s odlišným typem funkcí příslušnosti. Tato metoda nachází uplat nění v praxi při modelování spolehlivosti armádních systémů, energetických zařízení a v kosmickém výzkumu. Její výhody spočívají v možnosti zachytit nejistoty a fuzzy charakteristiky systémů a zařízení. V určitých případech není možné dostatečně věrohodně vyjádřit fuzzy charakte ristiku, zejména u nově vyvíjených systémů, kde nová verze přináší nové ovlivňující fak tory s vysokou mírou nejistoty a neurčitosti. Tyto systémy jsou obvykle příliš nákladné a nebezpečné na to, aby bylo možné je experimentálně testovat v této oblasti. Kromě toho jsou tyto faktory vyjádřeny experty slovně a nesou v sobě určitou míru nepřesnosti. Neurčitá množina Ṽ může být definována na univerzu X pomocí funkce přísluš nosti t Ṽ : X → [0,1] a funkce opačné (nepříslušnosti) f Ṽ : X → [0, 1]. Pro elementární

106