Hva er uklar logikk?
Fuzzy Logic er definert som en mangeverdig logisk form som kan ha sannhetsverdier av variabler i et hvilket som helst reelt tall mellom 0 og 1. Det er håndtakskonseptet med delvis sannhet. I det virkelige liv kan vi komme over en situasjon der vi ikke kan bestemme om utsagnet er sant eller usant. På den tiden gir uklar logikk veldig verdifull fleksibilitet for resonnement.
Fuzzy logic algoritme hjelper til med å løse et problem etter å ha vurdert alle tilgjengelige data. Da tar det en best mulig avgjørelse for gitte innspill. FL-metoden imiterer beslutningsmåten hos et menneske som vurderer alle mulighetene mellom digitale verdier T og F.
I denne veiledningen vil du lære
- Hva er uklar logikk?
- Historien om fuzzy logiske systemer
- Kjennetegn ved Fuzzy Logic
- Når ikke å bruke fuzzy logikk
- Fuzzy Logic Architecture
- Fuzzy Logic vs. Sannsynlighet
- Skarp mot uklar
- Klassisk sett vs uklar settteori
- Fuzzy Logic Eksempler
- Bruksområder for Fuzzy Logic
- Fordeler med Fuzzy Logic System
- Ulemper med Fuzzy Logic Systems
Historien om fuzzy logiske systemer
Selv om begrepet uklar logikk hadde blitt studert siden 1920-tallet. Begrepet uklar logikk ble først brukt med 1965 av Lotfi Zadeh, professor i UC Berkeley i California. Han observerte at konvensjonell datalogikk ikke var i stand til å manipulere data som representerer subjektive eller uklare menneskelige ideer.
Fuzzy algoritme er brukt på forskjellige felt, fra kontrollteori til AI. Den ble designet for å tillate datamaskinen å bestemme skillene mellom data som verken er sanne eller falske. Noe som ligner på prosessen med menneskelig resonnement. Som Lite mørkt, Noe lysstyrke osv.
Kjennetegn ved Fuzzy Logic
Her er noen viktige kjennetegn ved uklar logikk:
- Fleksibel og enkel å implementere maskinlæringsteknikk
- Hjelper deg å etterligne logikken i menneskelig tanke
- Logikk kan ha to verdier som representerer to mulige løsninger
- Meget egnet metode for usikker eller tilnærmet resonnement
- Fuzzy logikk ser på slutning som en prosess for å forplante elastiske begrensninger
- Uklar logikk lar deg bygge ikke-lineære funksjoner av vilkårlig kompleksitet.
- Fuzzy-logikk bør bygges med fullstendig veiledning av eksperter
Når ikke å bruke fuzzy logikk
Uklar logikk er imidlertid aldri en kur for alle. Derfor er det like viktig å forstå at der vi ikke skal bruke uklar logikk.
Her er det visse situasjoner når du ikke bruker Fuzzy Logic:
- Hvis du ikke synes det er praktisk å kartlegge en inngangsplass til en utgangsplass
- Fuzzy logikk skal ikke brukes når du kan bruke sunn fornuft
- Mange kontrollere kan gjøre den fine jobben uten bruk av uklar logikk
Fuzzy Logic Architecture
Fuzzy Logic Architecture
Fuzzy Logic-arkitektur har fire hoveddeler som vist i diagrammet:
Regelbase:
Den inneholder alle reglene og hvis så betingelsene ekspertene tilbyr for å kontrollere beslutningssystemet. Den siste oppdateringen i fuzzy theory gir forskjellige metoder for design og tuning av fuzzy controllers. Denne oppdateringen reduserer antallet uklare regler.
Uklarhet:
Fuzzification trinn hjelper til med å konvertere innganger. Det lar deg konvertere skarpe tall til uklare sett. Skarpe innganger målt av sensorer og overført til kontrollsystemet for videre behandling. Som romtemperatur, trykk osv.
Inferensmotor:
Det hjelper deg å bestemme graden av samsvar mellom fuzzy input og reglene. Basert på% -kampen, bestemmer den hvilke regler som trenger implementering i henhold til det gitte inndatafeltet. Etter dette kombineres de anvendte reglene for å utvikle kontrollhandlingene.
Defuzzifisering:
Endelig utføres Defuzzification-prosessen for å konvertere de uklare settene til en skarp verdi. Det er mange typer teknikker tilgjengelig, så du må velge den som passer best når den brukes sammen med et ekspertsystem.
Fuzzy Logic vs. Sannsynlighet
| Fuzzy Logic | Sannsynlighet |
|---|---|
| Fuzzy: Toms grad av medlemskap i settet med gamle mennesker er 0,90. | Sannsynlighet: Det er en 90% sjanse for at Tom er gammel. |
| Fuzzy logikk tar sannhetsgrader som et matematisk grunnlag på modellen for uklart fenomen. | Sannsynlighet er en matematisk modell for uvitenhet. |
Skarp mot uklar
| Sprø | Fuzzy |
|---|---|
| Den har streng grense T eller F | Uklar grense med en viss grad av medlemskap |
| Noen skarpe tidsinnstillinger kan være uklare | Det kan ikke være skarpt |
| Sant / usant {0,1} | Medlemskapsverdier på [0,1] |
| I skarp logikk kan lov om ekskludert mellom- og ikke-motsigelse gjelde eller ikke | I den fuzzy logiske loven om ekskludert mellom- og ikke-motsetning holder |
Klassisk sett vs uklar settteori
| Klassisk sett | Fuzzy Set Theory |
|---|---|
| Klasser av objekter med skarpe grenser. | Objektklasser har ikke skarpe grenser. |
| Et klassisk sett er definert av skarpe grenser, dvs. det er klarhet om plasseringen av de angitte grensene. | Et uklart sett har alltid tvetydige grenser, dvs. det kan være usikkerhet om plasseringen av de angitte grensene. |
| Mye brukt i digitalt systemdesign | Brukes bare i uklare kontrollere. |
Fuzzy Logic Eksempler
Se diagrammet nedenfor. Det viser at i et uklart system er verdiene betegnet med et 0 til 1 tall. I dette eksemplet betyr 1.0 absolutt sannhet og 0,0 betyr absolutt falskhet.
Fuzzy Logic with Example
Bruksområder for Fuzzy Logic
Tabellen Blow viser bruken av Fuzzy-logikk av kjente selskaper i deres produkter.
| Produkt | Selskap | Fuzzy Logic |
|---|---|---|
| ABS-bremser | Nissan | Bruk uklar logikk for å kontrollere bremser i farlige tilfeller, avhengig av bilens hastighet, akselerasjon, hjulhastighet og akselerasjon |
| Auto girkasse | NOK / Nissan | Fuzzy-logikk brukes til å kontrollere bensininnsprøytningen og tenningen basert på gassinnstilling, kjølevannstemperatur, turtall osv. |
| Auto motor | Honda, Nissan | Bruk for å velge geat basert på motorbelastning, kjørestil og veiforhold. |
| Kopimaskin | Canon | Brukes til å justere trommespenningen basert på bildetetthet, fuktighet og temperatur. |
| Cruise control | Nissan, Isuzu, Mitsubishi | Bruk den til å justere gassinnstillingen for å stille bilens hastighet og akselerasjon |
| Oppvaskmaskin | Matsushita | Bruk for å justere rengjøringssyklusen, skylling og vaskestrategier, avhengig av antall retter og mengden mat som serveres på oppvasken. |
| Heiskontroll | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Bruk den for å redusere ventetiden basert på passasjertrafikk |
| Golf diagnostisk system | Maruman Golf | Velger golfklubben basert på golfers sving og kroppsbygning. |
| Treningsledelse | Omron | Uklare regler antydet av dem for å kontrollere egnetheten til de ansatte. |
| Ovnkontroll | Nippon Steel | Blander sement |
| Mikrobølgeovn | Mitsubishi Chemical | Setter lunes kraft og matlagingsstrategi |
| Håndholdt PC | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Kjenner igjen håndskrevne Kanji-tegn |
| Plasmaetsing | Mitsubishi Electric | Setter etsetid og strategi |
Fordeler med Fuzzy Logic System
- Strukturen til Fuzzy Logic Systems er enkel og forståelig
- Fuzzy-logikk brukes mye til kommersielle og praktiske formål
- Fuzzy logikk i AI hjelper deg med å kontrollere maskiner og forbrukerprodukter
- Det gir kanskje ikke nøyaktig resonnement, men det eneste akseptable resonnementet
- Fuzzy-logikk i Data Mining hjelper deg med å takle usikkerheten innen engineering
- For det meste robust da ingen presise innganger kreves
- Den kan programmeres i situasjonen når tilbakemeldingssensoren slutter å virke
- Den kan enkelt modifiseres for å forbedre eller endre systemytelsen
- billige sensorer kan brukes som hjelper deg med å holde de totale systemkostnadene og kompleksiteten lave
- Det gir en mest effektiv løsning på komplekse problemer
Ulemper med Fuzzy Logic Systems
- Uklar logikk er ikke alltid nøyaktig, så resultatene oppfattes ut fra antagelse, så det er ikke sikkert at det er allment akseptert.
- Fuzzy-systemer har ikke muligheten til maskinlæring så vel som nevralt nettverkstype mønstergjenkjenning
- Validering og verifisering av et uklart kunnskapsbasert system trenger omfattende tester med maskinvare
- Å sette nøyaktige, uklare regler og medlemsfunksjoner er en vanskelig oppgave
- Noe uklar tidslogikk forveksles med sannsynlighetsteori og begrepene
Sammendrag
- Uttrykket uklar betyr ting som ikke er veldig klare eller vage
- Begrepet uklar logikk ble først brukt med 1965 av Lotfi Zadeh, professor i UC Berkeley i California
- Fuzzy logic er en fleksibel og enkel å implementere maskinlæringsteknikk
- Fuzzy logikk skal ikke brukes når du kan bruke sunn fornuft
- Fuzzy Logic-arkitektur har fire hoveddeler 1) Regel Basse 2) Fuzzification 3) Inferensmotor 4) Defuzzification
- Uklar logikk tar sannhetsgrader som et matematisk grunnlag på modellen for uklarhet, mens sannsynlighet er en matematisk modell for uvitenhet
- Skarpt sett har streng grense T eller F mens uklar grense med en viss grad av medlemskap
- Et klassisk sett er mye brukt i digitalt systemdesign mens uklart sett Brukes bare i uklare kontrollere
- Automatisk overføring, Fitness management, Golf diagnostisk system, Oppvaskmaskin, Kopimaskin er noen områder av Fuzzy Logic applikasjoner
- Fuzzy-logikk i Soft Computing hjelper deg med å kontrollere maskiner og forbrukerprodukter