Mis on hägune loogika?
Fuzzy Logic on määratletud kui mitmeväärtuslik loogikavorm, mille muutujate tõeväärtused võivad olla ükskõik millises reaalarvus vahemikus 0 kuni 1. See on osalise tõe käepidememõiste. Reaalses elus võime kohata olukorda, kus me ei suuda otsustada, kas väide on tõene või väär. Sel ajal pakub hägune loogika arutlemiseks väga väärtuslikku paindlikkust.
Hägusa loogika algoritm aitab probleemi lahendada pärast kõigi olemasolevate andmete kaalumist. Siis võtab see sisendi jaoks parima võimaliku otsuse. FL-meetod jäljendab inimese otsustusviisi, mis arvestab kõiki võimalusi digitaalsete väärtuste T ja F vahel.
Selles õpetuses saate teada
- Mis on hägune loogika?
- Fuzzy Logic Systems ajalugu
- Hägusa loogika omadused
- Kui mitte kasutada udust loogikat
- Fuzzy Logic Arhitektuur
- Hägus loogika vs tõenäosus
- Karge vs udune
- Klassikaline komplekt vs udune kogumiteooria
- Näited hägusest loogikast
- Fuzzy Logicu rakendusalad
- Fuzzy Logic Systemi eelised
- Fuzzy Logic Systems puudused
Fuzzy Logic Systems ajalugu
Kuigi uduse loogika mõistet oli uuritud juba 1920ndatest aastatest. Terminit udune loogika kasutas esmakordselt 1965. aastal Californias asuva UC Berkeley professor Lotfi Zadeh. Ta märkis, et tavapärane arvutiloogika ei ole võimeline manipuleerima andmetega, mis esindavad subjektiivseid või ebaselgeid inimeste ideid.
Fuzzy algoritmi on rakendatud erinevates valdkondades, alates juhtimisteooriast kuni tehisintellektini. See oli loodud selleks, et võimaldada arvutil teha kindlaks andmete erinevused, mis ei ole tõesed ega valed. Midagi sarnast inimliku arutluskäiguga. Nagu väike pime, veidi heledust jne.
Hägusa loogika omadused
Siin on mõned häguse loogika olulised omadused:
- Paindlik ja hõlpsasti rakendatav masinõppe tehnika
- Aitab teil jäljendada inimmõtte loogikat
- Loogikal võib olla kaks väärtust, mis tähistavad kahte võimalikku lahendust
- Väga sobiv meetod ebakindla või ligikaudse arutluse jaoks
- Hägus loogika vaatleb järeldust kui elastsete piirangute levitamise protsessi
- Hägus loogika võimaldab teil luua meelevaldse keerukusega mittelineaarseid funktsioone.
- Hägus loogika tuleks üles ehitada ekspertide täielikul juhendamisel
Kui mitte kasutada udust loogikat
Hägune loogika ei ole aga kunagi kõigile ravim. Seetõttu on sama oluline mõista, et seal, kus me ei peaks kasutama hägusat loogikat.
Siin on teatud olukorrad, kui te ei kasuta Fuzzy Logicut paremini:
- Kui teie arvates pole sisendiruumi väljundruumi kaardistamine mugav
- Hägusat loogikat ei tohiks kasutada, kui saate kasutada tervet mõistust
- Paljud kontrollerid saavad häid töid teha hägusat loogikat kasutamata
Fuzzy Logic Arhitektuur
Fuzzy Logic Arhitektuur
Fuzzy Logic arhitektuuril on neli põhiosa, nagu on näidatud diagrammil:
Reegli alus:
See sisaldab kõiki reegleid ja tingimusi, mida eksperdid pakuvad otsuste tegemise süsteemi kontrollimiseks. Värske udusteooria värskendus pakub hägusate kontrollerite kujundamiseks ja häälestamiseks erinevaid meetodeid. See värskendus vähendab uduste reeglite kogumit märkimisväärselt.
Fuzzification:
Fuzzification samm aitab sisendeid teisendada. See võimaldab teil teisendada teravaid numbreid udusteks komplektideks. Andurite abil mõõdetud teravad sisendid ja juhtsüsteemi edasiseks töötlemiseks. Nagu toatemperatuur, rõhk jne.
Järeldusmootor:
See aitab teil määrata uduse sisendi ja reeglite vastavusastme. % Vaste põhjal määrab see kindlaks, milliseid reegleid tuleb vastavalt sisendväljale rakendada. Pärast seda kombineeritakse rakendatavad reeglid kontrollitoimingute väljatöötamiseks.
Defuzzifikatsioon:
Lõpuks tehakse defuzzifikatsiooni protsess uduste komplektide teisendamiseks teravaks väärtuseks. Saadaval on mitut tüüpi tehnikaid, nii et peate valima selle, mis sobib kõige paremini siis, kui seda kasutatakse koos ekspertsüsteemiga.
Hägus loogika vs tõenäosus
| Hägus loogika | Tõenäosus |
|---|---|
| Fuzzy: Tomi liikmelisus vanade inimeste hulgas on 0,90. | Tõenäosus: on 90% tõenäosus, et Tom on vana. |
| Hägus loogika võtab ebamäärasuse nähtuse mudeli järgi matemaatilise alusena tõekraadid. | Tõenäosus on teadmatuse matemaatiline mudel. |
Karge vs udune
| Karge | Udune |
|---|---|
| Sellel on range piir T või F | Hägus piir koos teatud liikmelisusega |
| Mõni määratud karge aeg võib olla udune | See ei saa olla karge |
| Õige / vale {0,1} | Liikmelisuse väärtused [0,1] |
| Karge loogika kohaselt võivad välistatud keskmise ja mittevastuolude seadused kehtida või mitte | Välistatud kesk- ja mittevastuolude hägusas loogikaseaduses kehtib |
Klassikaline komplekt vs udune kogumiteooria
| Klassikaline komplekt | Hägusa kogumi teooria |
|---|---|
| Teravate piiridega objektide klassid. | Objektiklassidel pole teravaid piire. |
| Klassikaline hulk on määratletud teravate piiridega, st on selge piiride asukoha asukoht. | Hägusal hulgal on alati ebaselged piirid, st võib tekkida ebakindlus seatud piiride asukoha suhtes. |
| Kasutatakse laialdaselt digitaalse süsteemi kujundamisel | Kasutatakse ainult hägustes kontrollerites. |
Näited hägusest loogikast
Vaadake allpool toodud skeemi. See näitab, et Fuzzy süsteemis tähistatakse väärtusi 0 kuni 1 arvuga. Selles näites tähendab 1.0 absoluutset tõde ja 0,0 absoluutset valet.
Fuzzy Logic koos näitega
Fuzzy Logicu rakendusalad
Antud tabelis Blow on näidatud kuulsate ettevõtete poolt Fuzzy loogika rakendamine oma toodetes.
| Toode | Firma | Hägus loogika |
|---|---|---|
| Blokeerumisvastased pidurid | Nissan | Kasutage hägusat loogikat pidurite juhtimiseks ohtlikel juhtudel, sõltuvalt auto kiirusest, kiirendusest, ratta kiirusest ja kiirendusest |
| Automaatkäigukast | NOK / Nissan | Hägusat loogikat kasutatakse kütuse sissepritse ja süüte juhtimiseks drosseli seadistuse, jahutusvee temperatuuri, p / min jne põhjal. |
| Automaatne mootor | Honda, Nissan | Kasutage mootori koormuse, sõidustiili ja teeolude põhjal sõidukiiruse valimiseks. |
| Koopiamasin | Canon | Kasutatakse trumli pinge reguleerimiseks pildi tiheduse, niiskuse ja temperatuuri alusel. |
| Autopiloot | Nissan, Isuzu, Mitsubishi | Kasutage seda gaasi reguleerimiseks auto kiiruse ja kiirenduse seadmiseks |
| Nõudepesumasin | Matsushita | Kasutage puhastustsükli reguleerimiseks, loputus- ja pesemisstrateegiad sõltuvad nõude arvust ja neile serveeritud toidu kogusest. |
| Lifti juhtimine | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Kasutage seda, et vähendada reisijaliiklusest lähtuvalt ajalist ootamist |
| Golfi diagnostikasüsteem | Marumani golf | Valib golfiklubi golfimängija hoiaku ja kehaehituse järgi. |
| Fitnessi juhtimine | Omron | Hägusad reeglid, mille järgi nad kontrollivad oma töötajate sobivust. |
| Ahju juhtimine | Nippon Steel | Segab tsementi |
| Mikrolaineahi | Mitsubishi Chemical | Määrab lunes võimsuse ja toiduvalmistamise strateegia |
| Palmtop arvuti | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Tunneb ära käsitsi kirjutatud kanji tähemärgid |
| Plasma söövitamine | Mitsubishi Electric | Määrab söövitamise aja ja strateegia |
Fuzzy Logic Systemi eelised
- Fuzzy Logic Systems'i struktuur on lihtne ja arusaadav
- Hägusat loogikat kasutatakse laialdaselt kaubanduslikel ja praktilistel eesmärkidel
- Tehisintellekti hägune loogika aitab teil masinaid ja tarbekaupu juhtida
- See ei pruugi pakkuda täpset põhjendust, kuid on ainus vastuvõetav põhjendus
- Andmekaevanduse hägune loogika aitab teil lahendada inseneriteaduste ebakindlust
- Enamasti kindel, kuna täpseid sisendeid pole vaja
- Seda saab programmeerida olukorras, kui tagasiside andur enam ei tööta
- Süsteemi jõudluse parandamiseks või muutmiseks saab seda hõlpsasti muuta
- kasutada saab odavaid andureid, mis aitavad teil süsteemi üldisi kulusid ja keerukust madalal hoida
- See pakub kõige tõhusamat lahendust keerukatele küsimustele
Fuzzy Logic Systems puudused
- Hägus loogika ei ole alati täpne, nii et tulemusi tajutakse eelduste põhjal, mistõttu ei pruugi seda laialdaselt aktsepteerida.
- Hägusad süsteemid pole võimelised masinõppeks nii hästi kui ka närvivõrgu tüüpi mustrite tuvastamiseks
- Hägusa teadmistepõhise süsteemi valideerimine ja kontrollimine vajab ulatuslikku riistvaraga testimist
- Täpsete, uduste reeglite ja liikmelisuse funktsioonide seadmine on keeruline ülesanne
- Mõni hägune ajaloogika on segi aetud tõenäosusteooria ja terminitega
Kokkuvõte
- Mõiste udune tähendab asju, mis pole eriti selged ega ebamäärased
- Terminit udune loogika kasutas esmakordselt 1965. aastal Californias UC Berkeley professor Lotfi Zadeh
- Fuzzy loogika on paindlik ja hõlpsasti rakendatav masinõppe tehnika
- Hägusat loogikat ei tohiks kasutada, kui saate kasutada tervet mõistust
- Fuzzy Logic arhitektuuril on neli peamist osa: 1) reegli alus 2) fuzzifikatsioon 3) järeldusmootor 4) defuzzifikatsioon
- Hägus loogika võtab ebamäärasuse mudeli järgi matemaatilise alusena tõekraadid, samas kui tõenäosus on teadmatuse matemaatiline mudel
- Karge komplekt on range piiriga T või F, samas kui Fuzzy piir teatud liikmelisusega
- Klassikalist komplekti kasutatakse digitaalsüsteemi kujundamisel laialdaselt, samas kui hägusat komplekti Kasutatakse ainult hägusates kontrollerites
- Automaatkäigukast, Fitnessi haldus, Golfi diagnostikasüsteem, Nõudepesumasin, Koopiamasin on mõned Fuzzy Logicu rakenduste valdkonnad
- Pehme arvutuse hägune loogika aitab teil masinaid ja tarbekaupu juhtida