\subsubsection*{Zweisträngiges Konzept zur Verarbeitung negativer Regeln}%

Für die Verarbeitung von positiven und negativen Mamdani"=Regeln wird ein
zweisträngiges Konzept nach \namestyle{Kiendl} \cite{Kie97a} verwendet, das in
Abbildung \ref{pic:TwoWayMAM} dargestellt ist.
\begin{figure}[H]
  \centering
  \includegraphics[height=6cm,width=14cm]{011_MAM2way}
  \caption{Prinzip eines zweisträngigen Mamdani"=Systems.}\label{pic:TwoWayMAM}
\end{figure}
Die Regelbasis, die sowohl positive als auch negative Regeln enthält, wird
zunächst in zwei Teil"=Regelbasen (Stränge) aufgeteilt, die jeweils nur
positive bzw. nur negative Regeln enthalten. Für beide Stränge wird jeweils die
Inferenz gemäß Gl. (\ref{equ:MAM-Output}) durchgeführt. Der Vorteil dieser
Vorgehensweise liegt unter anderem darin, dass für die beiden Stränge
gegebenenfalls unterschiedliche Operatoren für die UND- bzw.
ODER"~Verknüpfungen gewählt werden können. Es ergeben sich so zwei
ausgangsseitige Zugehörigkeitsfunktionen: $\mu^{+}(y)$ für die Empfehlungen der
positiven Regeln und $\mu^{-}(y)$ für die Warnungen der negativen
Regeln\footnote{Es wird hier und im Folgenden statt $\mu(\mathbf{x},y)$
verkürzt $\mu(y)$ geschrieben.}. Diese beiden ausgangsseitigen
Zugehörigkeitsfunktionen werden durch die Hyperinferenz zu dem resultierenden
Empfehlungsgebirge $\mu(y)$ vereinigt. Die Aufgabe der Hyperdefuzzifizierung
besteht darin, aus dem resultierenden Empfehlungsgebirge $\mu(y)$ einen
sinnvollen scharfen Ausgangsgrößenwert $y_{D}$ des Mamdani"=Systems zu
erzeugen.
