Kas yra neaiški logika?
„Fuzzy Logic “ apibrėžiama kaip daugelio vertinama loginė forma, kurios kintamųjų tiesos reikšmės gali būti bet kokiu realiuoju skaičiumi nuo 0 iki 1. Tai dalinės tiesos rankenos samprata. Realiame gyvenime galime susidurti su situacija, kai negalime nuspręsti, ar teiginys teisingas, ar melas. Tuo metu neaiški logika siūlo labai vertingą argumentavimo lankstumą.
Apytikslės logikos algoritmas padeda išspręsti problemą įvertinus visus turimus duomenis. Tada jis priima geriausią įmanomą sprendimą dėl nurodyto įvesties. FL metodas imituoja žmogaus sprendimų priėmimo būdą, kuriame atsižvelgiama į visas galimybes tarp skaitmeninių reikšmių T ir F.
Šioje pamokoje sužinosite
- Kas yra neaiški logika?
- Apytikslės logikos sistemų istorija
- Apytikslės logikos charakteristikos
- Kada nenaudoti neaiškios logikos
- „Fuzzy Logic Architecture“
- Apytikslė logika ir tikimybė
- Traškūs ir neryškūs
- Klasikinio rinkinio ir neaiškios aibės teorija
- Apytikslės logikos pavyzdžiai
- „Fuzzy Logic“ taikymo sritys
- „Fuzzy Logic System“ privalumai
- „Fuzzy Logic Systems“ trūkumai
Apytikslės logikos sistemų istorija
Nors neryškios logikos sąvoka buvo tiriama nuo 1920 m. Neaiškios logikos terminą pirmą kartą su 1965 m. Vartojo Lotfi Zadehas, UC Berkeley profesorius Kalifornijoje. Jis pastebėjo, kad įprasta kompiuterinė logika nėra pajėgi manipuliuoti subjektyvias ar neaiškias žmogaus idėjas atspindinčiais duomenimis.
Apytikslis algoritmas buvo pritaikytas įvairiose srityse - nuo valdymo teorijos iki AI. Jis buvo sukurtas tam, kad kompiuteris galėtų nustatyti duomenų tikrumą, kuris nėra nei teisingas, nei melagingas. Kažkas panašaus į žmogaus samprotavimų procesą. Kaip mažai tamsu, šiek tiek ryškumo ir kt.
Apytikslės logikos charakteristikos
Štai keletas svarbių neryškios logikos savybių:
- Lanksti ir lengvai įgyvendinama mašininio mokymosi technika
- Padeda jums imituoti žmogaus minties logiką
- Logika gali turėti dvi reikšmes, kurios atspindi du galimus sprendimus
- Labai tinkamas neapibrėžtų ar apytikslių argumentų metodas
- Apytikslė logika daro išvadą kaip elastinių apribojimų skleidimo procesą
- Apytikslė logika leidžia kurti netiesines savavališko sudėtingumo funkcijas.
- Apytikslė logika turėtų būti kuriama visiškai vadovaujant ekspertams
Kada nenaudoti neaiškios logikos
Tačiau neaiški logika niekada nėra vaistas visiems. Todėl ne mažiau svarbu suprasti, kad ten, kur neturėtume naudoti neaiškios logikos.
Čia yra tam tikros situacijos, kai geriau nenaudoti „Fuzzy Logic“:
- Jei jums nepatogu susieti įvesties vietą su išvesties erdve
- Neaiškios logikos nereikėtų naudoti, kai galite naudotis sveiku protu
- Daugelis valdiklių gali atlikti puikų darbą nenaudodami neryškios logikos
„Fuzzy Logic Architecture“
„Fuzzy Logic Architecture“
„Fuzzy Logic“ architektūroje yra keturios pagrindinės dalys, kaip parodyta diagramoje:
Taisyklių bazė:
Jame pateikiamos visos taisyklės ir sąlygos, kurias ekspertai siūlo kontroliuoti sprendimų priėmimo sistemą. Neseniai neryškios teorijos atnaujinime pateikiami įvairūs neryškių valdiklių projektavimo ir derinimo metodai. Šis atnaujinimas žymiai sumažina neryškių taisyklių rinkinį.
Fuzzifikacija:
Fuzzification žingsnis padeda konvertuoti įvestis. Tai leidžia jums konvertuoti aiškius skaičius į neaiškius rinkinius. Ryškūs įvadai, matuojami jutikliais ir perduodami į valdymo sistemą tolesniam apdorojimui. Kaip kambario temperatūra, slėgis ir kt.
Išvadų variklis:
Tai padeda nustatyti neryškios įvesties ir taisyklių atitikties laipsnį. Remiantis% atitiktimi, jis nustato, kurias taisykles reikia įgyvendinti pagal pateiktą įvesties lauką. Po to taikomos taisyklės sujungiamos kuriant kontrolės veiksmus.
Defuzifikacija:
Pagaliau atliekamas defuzifikavimo procesas, kad neryškūs rinkiniai būtų paversti aiškia verte. Galimų būdų yra daugybė, todėl turite pasirinkti jį, kuris geriausiai tinka, kai jis naudojamas su ekspertų sistema.
Apytikslė logika ir tikimybė
| Apytikslė logika | Tikimybė |
|---|---|
| Apytikslė: Tomo narystės laipsnis senų žmonių grupėje yra 0,90. | Tikimybė: yra 90% tikimybė, kad Tomas yra senas. |
| Apytikslė logika ima tiesos laipsnius kaip matematinį pagrindą pagal neapibrėžtumo reiškinio modelį. | Tikimybė yra matematinis nežinojimo modelis. |
Traškūs ir neryškūs
| Traškus | Neryškus |
|---|---|
| Ji turi griežtą ribą T arba F | Apytikslė riba su narystės laipsniu |
| Kai kurie nustatyti tikslūs laiko nustatymai gali būti neryškūs | Jis negali būti trapus |
| Tiesa / klaidinga {0,1} | Narystės vertės [0,1] |
| Pagal aiškią logiką neįtrauktų vidurinių ir neprieštaravimo įstatymų gali ir nebūti | Pagal neaiškios logikos įstatymą „Išskiriami viduriniai ir prieštaravimai“ |
Klasikinio rinkinio ir neaiškios aibės teorija
| Klasikinis rinkinys | Apytikslės rinkinio teorija |
|---|---|
| Objektų, turinčių aštrias ribas, klasės. | Objektų klasės neturi aštrių ribų. |
| Klasikinį rinkinį apibrėžia trapios ribos, ty aišku, kokia yra nustatytų ribų vieta. | Neaiškus rinkinys visada turi dviprasmiškas ribas, ty gali būti netikrumas dėl nustatytų ribų vietos. |
| Plačiai naudojamas kuriant skaitmeninę sistemą | Naudojamas tik neaiškiuose valdikliuose. |
Apytikslės logikos pavyzdžiai
Žiūrėkite žemiau pateiktą schemą. Tai rodo, kad „Fuzzy“ sistemoje reikšmės žymimos skaičiumi nuo 0 iki 1. Šiame pavyzdyje 1,0 reiškia absoliučią tiesą, o 0,0 - absoliučią melagingumą.
Apytikslė logika su pavyzdžiu
„Fuzzy Logic“ taikymo sritys
Pateiktoje „Blow“ lentelėje parodyta, kaip garsios įmonės savo produktuose naudoja „Fuzzy“ logiką.
| Produktas | Bendrovė | Apytikslė logika |
|---|---|---|
| Stabdžiai prieš blokavimą | „Nissan“ | Naudokite neapibrėžtą logiką valdyti stabdžius pavojingais atvejais, priklausomai nuo automobilio greičio, pagreičio, rato greičio ir pagreičio. |
| Automatinė pavarų dėžė | NOK / „Nissan“ | Apytikslė logika naudojama kuro įpurškimui ir uždegimui valdyti, atsižvelgiant į droselio nustatymą, aušinimo vandens temperatūrą, RPM ir kt. |
| Auto variklis | „Honda“, „Nissan“ | Naudokite pasirinkti variklį pagal variklio apkrovą, važiavimo stilių ir kelio sąlygas. |
| Kopijavimo aparatas | „Canon“ | Naudojama būgno įtampai reguliuoti atsižvelgiant į vaizdo tankį, drėgmę ir temperatūrą. |
| Kruizo kontrolė | „Nissan“, „Isuzu“, „Mitsubishi“ | Naudokite jį norėdami reguliuoti droselio nustatymą, kad nustatytumėte automobilio greitį ir pagreitį |
| Indaplovė | Matsushita | Naudokite koreguojant valymo ciklą, skalavimo ir skalbimo strategijas, atsižvelgiant į patiekalų skaičių ir patiekalų kiekį. |
| Lifto valdymas | „Fujitec“, „Mitsubishi Electric“, „Toshiba“ | Naudokite jį, kad sumažintumėte laiko laukimą pagal keleivių srautus |
| Golfo diagnostikos sistema | „Maruman Golf“ | Parenka golfo lazdą pagal golfo žaidėjo sūpynę ir kūno sudėjimą. |
| Fitneso valdymas | „Omron“ | Neaiškios taisyklės, kurias jie numato tikrinti savo darbuotojų tinkamumą. |
| Krosnies valdymas | „Nippon Steel“ | Maišo cementą |
| Mikrobangų krosnelė | „Mitsubishi Chemical“ | Nustato „Lunes“ galią ir maisto ruošimo strategiją |
| Delninis kompiuteris | „Hitachi“, „Sharp“, „Sanyo“, „Toshiba“ | Atpažįsta ranka rašytus kandži simbolius |
| Plazminis ofortas | „Mitsubishi Electric“ | Nustato ėsdinimo laiką ir strategiją |
„Fuzzy Logic System“ privalumai
- „Fuzzy Logic Systems“ struktūra yra lengva ir suprantama
- Apytikslė logika yra plačiai naudojama komerciniais ir praktiniais tikslais
- Neaiški „AI“ logika padeda jums valdyti mašinas ir vartojimo produktus
- Tai gali nepateikti tikslių argumentų, tačiau vienintelis priimtinas argumentas
- Apytikslė duomenų gavybos logika padeda jums spręsti inžinerijos neapibrėžtumą
- Dažniausiai tvirtas, nes nereikia tikslių įvesties
- Jį galima užprogramuoti tuo atveju, kai grįžtamojo ryšio jutiklis nustoja veikti
- Jį galima lengvai modifikuoti, siekiant pagerinti ar pakeisti sistemos našumą
- gali būti naudojami nebrangūs jutikliai, kurie padeda jums išlaikyti žemą bendrą sistemos kainą ir sudėtingumą
- Tai suteikia efektyviausią sudėtingų klausimų sprendimą
„Fuzzy Logic Systems“ trūkumai
- Apytikslė logika ne visada yra tiksli, todėl rezultatai suvokiami remiantis prielaida, todėl ji gali būti nepriimtina.
- Apytikslės sistemos neturi galimybės mokytis mašinoje, taip pat atpažinti neuroninio tinklo tipo modelius
- Patvirtinant ir patikrinant neaiškias žiniomis pagrįstas sistemas reikia atlikti išsamius bandymus su aparatine įranga
- Tikslių, neryškių taisyklių ir narystės funkcijų nustatymas yra sudėtinga užduotis
- Kai kuri neaiški laiko logika yra painiojama su tikimybių teorija ir terminais
Santrauka
- Terminas „neryškus“ reiškia dalykus, kurie nėra labai aiškūs ar neaiškūs
- Neaiškios logikos terminą 1965 m. Pirmą kartą pavartojo Lotfi Zadehas, UC Berkeley profesorius Kalifornijoje.
- Apytikslė logika yra lanksti ir lengvai įgyvendinama mašininio mokymosi technika
- Neaiškios logikos nereikėtų naudoti, kai galite naudotis sveiku protu
- „Fuzzy Logic“ architektūroje yra keturios pagrindinės dalys: 1) Taisyklės pagrindas: 2) Apibrėžtumas: 3) Išvadų variklis: 4) Defuzifikacija
- Apytikslė logika ima tiesos laipsnius kaip matematinį pagrindą pagal neapibrėžtumo modelį, o tikimybė yra matematinis nežinojimo modelis
- Traškus rinkinys turi griežtą T arba F ribą, o neryškus - su narystės laipsniu
- Klasikinis rinkinys plačiai naudojamas kuriant skaitmeninę sistemą, o neryškus rinkinys naudojamas tik neryškiuose valdikliuose
- Automatinė pavarų dėžė, kūno rengybos valdymas, golfo diagnostikos sistema, indų plovimo mašina, kopijavimo aparatas yra keletas „Fuzzy Logic“ programų sričių
- Neaiški „Soft Computing“ logika padeda valdyti mašinas ir vartojimo produktus
