Co to jest logika rozmyta?
Logika rozmyta jest definiowana jako wielowartościowa forma logiki, która może mieć wartości prawdziwości zmiennych w dowolnej liczbie rzeczywistej z zakresu od 0 do 1. Jest to koncepcja uchwytu częściowej prawdy. W prawdziwym życiu możemy spotkać się z sytuacją, w której nie możemy zdecydować, czy dane stwierdzenie jest prawdziwe, czy fałszywe. W tamtym czasie logika rozmyta oferuje bardzo cenną elastyczność rozumowania.
Algorytm logiki rozmytej pomaga rozwiązać problem po uwzględnieniu wszystkich dostępnych danych. Następnie podejmuje najlepszą możliwą decyzję dla danego wkładu. Metoda FL naśladuje sposób podejmowania decyzji u człowieka, który uwzględnia wszystkie możliwości pomiędzy cyfrowymi wartościami T i F.
W tym samouczku dowiesz się
- Co to jest logika rozmyta?
- Historia systemów logiki rozmytej
- Charakterystyka logiki rozmytej
- Kiedy nie używać logiki rozmytej
- Architektura logiki rozmytej
- Logika rozmyta a prawdopodobieństwo
- Ostry kontra Fuzzy
- Klasyczna teoria zbiorów a teoria rozmytych
- Przykłady logiki rozmytej
- Obszary zastosowań logiki rozmytej
- Zalety systemu Fuzzy Logic
- Wady systemów Fuzzy Logic
Historia systemów logiki rozmytej
Chociaż koncepcja logiki rozmytej była badana od lat dwudziestych XX wieku. Termin logika rozmyta został po raz pierwszy użyty w 1965 roku przez Lotfi Zadeh, profesora UC Berkeley w Kalifornii. Zauważył, że konwencjonalna logika komputerowa nie jest w stanie manipulować danymi reprezentującymi subiektywne lub niejasne ludzkie idee.
Algorytm rozmyty został zastosowany w różnych dziedzinach, od teorii sterowania po sztuczną inteligencję. Został zaprojektowany, aby umożliwić komputerowi określenie różnic między danymi, które nie są ani prawdziwe, ani fałszywe. Coś podobnego do procesu ludzkiego rozumowania. Jak mała ciemność, trochę jasności itp.
Charakterystyka logiki rozmytej
Oto kilka ważnych cech logiki rozmytej:
- Elastyczna i łatwa do wdrożenia technika uczenia maszynowego
- Pomaga naśladować logikę ludzkiego myślenia
- Logika może mieć dwie wartości, które reprezentują dwa możliwe rozwiązania
- Bardzo odpowiednia metoda rozumowania niepewnego lub przybliżonego
- Logika rozmyta postrzega wnioskowanie jako proces propagacji więzów sprężystych
- Logika rozmyta umożliwia budowanie funkcji nieliniowych o dowolnej złożoności.
- Logikę rozmytą należy budować pod pełnym kierownictwem ekspertów
Kiedy nie używać logiki rozmytej
Jednak logika rozmyta nigdy nie jest lekarstwem na wszystkich. Dlatego równie ważne jest, aby zrozumieć, że tam, gdzie nie powinniśmy używać logiki rozmytej.
Oto niektóre sytuacje, w których lepiej nie używać Fuzzy Logic:
- Jeśli nie uważasz, że wygodne jest mapowanie przestrzeni wejściowej do przestrzeni wyjściowej
- Nie należy używać logiki rozmytej, jeśli można kierować się zdrowym rozsądkiem
- Wiele kontrolerów może wykonać dobrą robotę bez użycia logiki rozmytej
Architektura logiki rozmytej
Architektura logiki rozmytej
Architektura Fuzzy Logic składa się z czterech głównych części, jak pokazano na schemacie:
Podstawa reguł:
Zawiera wszystkie zasady i warunki, jeśli-to, oferowane przez ekspertów w celu kontrolowania systemu podejmowania decyzji. Niedawna aktualizacja teorii rozmytej zapewnia różne metody projektowania i strojenia kontrolerów rozmytych. Te aktualizacje znacznie zmniejszają liczbę rozmytego zestawu reguł.
Fuzzyfikacja:
Krok fuzzyfikacji pomaga konwertować dane wejściowe. Pozwala konwertować wyraźne liczby na zestawy rozmyte. Ostre sygnały wejściowe mierzone przez czujniki i przekazywane do systemu sterowania w celu dalszego przetwarzania. Podobnie jak temperatura pokojowa, ciśnienie itp.
Silnik wnioskowania:
Pomaga określić stopień dopasowania między rozmytym wejściem a regułami. Na podstawie dopasowania% określa, które reguły wymagają zastosowania zgodnie z podanym polem wejściowym. Następnie zastosowane reguły są łączone w celu opracowania działań kontrolnych.
Defuzzyfikacja:
W końcu przeprowadza się proces defuzzyfikacji, aby przekształcić rozmyte zestawy w wyraźną wartość. Dostępnych jest wiele rodzajów technik, dlatego należy wybrać tę, która najlepiej pasuje do systemu eksperckiego.
Logika rozmyta a prawdopodobieństwo
| Logika rozmyta | Prawdopodobieństwo |
|---|---|
| Fuzzy: stopień członkostwa Toma w zbiorze osób starszych wynosi 0,90. | Prawdopodobieństwo: istnieje 90% szans, że Tom jest stary. |
| Logika rozmyta przyjmuje stopnie prawdy jako matematyczną podstawę modelu zjawiska niejasności. | Prawdopodobieństwo to matematyczny model ignorancji. |
Ostry kontra Fuzzy
| Chrupiący | Zamazany |
|---|---|
| Ma ścisłą granicę T lub F. | Rozmyta granica ze stopniem przynależności |
| Niektóre ostre ustawienia czasu mogą być rozmyte | To nie może być ostre |
| Prawda / fałsz {0,1} | Wartości członkostwa w [0,1] |
| W ścisłej logice prawo wykluczonego środka i niesprzeczności może obowiązywać lub nie | W prawach logiki rozmytej wykluczonego środka i niesprzeczności trzymaj się |
Klasyczna teoria zbiorów a teoria rozmytych
| Klasyczny zestaw | Teoria zbiorów rozmytych |
|---|---|
| Klasy obiektów o ostrych granicach. | Klasy obiektów nie mają ostrych granic. |
| Klasyczny zbiór jest określony przez wyraźne granice, tj. Istnieje jasność co do lokalizacji ustalonych granic. | Rozmyty zbiór zawsze ma niejednoznaczne granice, tj. Może istnieć niepewność co do lokalizacji ustalonych granic. |
| Szeroko stosowany w projektowaniu systemów cyfrowych | Używany tylko w rozmytych kontrolerach. |
Przykłady logiki rozmytej
Zobacz poniższy diagram. Pokazuje, że w systemie rozmytym wartości są oznaczone liczbą od 0 do 1. W tym przykładzie 1,0 oznacza absolutną prawdę, a 0,0 oznacza absolutny fałsz.
Logika rozmyta z przykładem
Obszary zastosowań logiki rozmytej
Tabela Blow podana pokazuje zastosowanie logiki rozmytej przez znane firmy w ich produktach.
| Produkt | Firma | Logika rozmyta |
|---|---|---|
| Hamulce przeciwblokujące | Nissan | Używaj logiki rozmytej do sterowania hamulcami w niebezpiecznych przypadkach zależnych od prędkości samochodu, przyspieszenia, prędkości kół i przyspieszenia |
| Automatyczna skrzynia biegów | NOK / Nissan | Logika rozmyta służy do sterowania wtryskiem paliwa i zapłonem w oparciu o ustawienie przepustnicy, temperaturę wody chłodzącej, obroty itp. |
| Silnik automatyczny | Honda, Nissan | Służy do wybierania wartości na podstawie obciążenia silnika, stylu jazdy i warunków drogowych. |
| Kserokopiarka | Kanon | Służy do regulacji napięcia bębna w oparciu o gęstość obrazu, wilgotność i temperaturę. |
| Tempomat | Nissan, Isuzu, Mitsubishi | Użyj go, aby dostosować ustawienie przepustnicy, aby ustawić prędkość i przyspieszenie samochodu |
| Zmywarka | Matsushita | Służy do dostosowywania cyklu czyszczenia, strategii płukania i mycia w zależności od liczby naczyń i ilości potraw podawanych na naczyniach. |
| Sterowanie windą | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Użyj go, aby skrócić czas oczekiwania na ruch pasażerski |
| System diagnostyki golfa | Maruman Golf | Wybiera kij golfowy na podstawie zamachu golfisty i budowy ciała. |
| Zarządzanie kondycją | Omron | Rozmyte zasady implikowane przez nich w celu sprawdzenia sprawności ich pracowników. |
| Kontrola pieca | Stal Nippon | Miesza cement |
| Kuchenka mikrofalowa | Mitsubishi Chemical | Ustawia moc i strategię gotowania |
| Komputer palmtop | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Rozpoznaje odręczne znaki Kanji |
| Trawienie plazmowe | Mitsubishi Electric | Ustawia czas i strategię wytrawiania |
Zalety systemu Fuzzy Logic
- Struktura Fuzzy Logic Systems jest łatwa i zrozumiała
- Logika rozmyta jest szeroko stosowana w celach komercyjnych i praktycznych
- Logika rozmyta w sztucznej inteligencji pomaga kontrolować maszyny i produkty konsumenckie
- Może nie oferować dokładnego uzasadnienia, ale jest to jedyne akceptowalne uzasadnienie
- Logika rozmyta w Data Mining pomaga radzić sobie z niepewnością w inżynierii
- W większości solidne, ponieważ nie są wymagane precyzyjne dane wejściowe
- Można go zaprogramować w sytuacji, gdy przestanie działać czujnik sprzężenia zwrotnego
- Można go łatwo zmodyfikować, aby poprawić lub zmienić wydajność systemu
- Można zastosować niedrogie czujniki, co pomaga utrzymać ogólny koszt i złożoność systemu na niskim poziomie
- Zapewnia najbardziej efektywne rozwiązanie złożonych problemów
Wady systemów Fuzzy Logic
- Logika rozmyta nie zawsze jest dokładna, więc wyniki są postrzegane na podstawie przypuszczeń, więc może nie być powszechnie akceptowane.
- Systemy rozmyte nie mają możliwości uczenia maszynowego, podobnie jak rozpoznawania wzorców sieci neuronowych
- Walidacja i weryfikacja rozmytego systemu opartego na wiedzy wymaga obszernych testów sprzętowych
- Ustalenie dokładnych, rozmytych reguł i funkcji członkostwa jest trudnym zadaniem
- Pewna logika czasu rozmytego jest mylona z teorią prawdopodobieństwa i terminami
Podsumowanie
- Termin rozmyty oznacza rzeczy, które nie są zbyt jasne lub niejasne
- Termin logika rozmyta został po raz pierwszy użyty w 1965 roku przez Lotfi Zadeh, profesora UC Berkeley w Kalifornii
- Logika rozmyta to elastyczna i łatwa do wdrożenia technika uczenia maszynowego
- Nie należy używać logiki rozmytej, jeśli można kierować się zdrowym rozsądkiem
- Architektura Fuzzy Logic składa się z czterech głównych części 1) Podstawy reguł 2) Rozmywanie 3) Silnik wnioskowania 4) Defuzzyfikacja
- Logika rozmyta przyjmuje stopnie prawdy jako matematyczną podstawę modelu niejasności, podczas gdy prawdopodobieństwo jest matematycznym modelem ignorancji
- Zbiór ostry ma ścisłą granicę T lub F, podczas gdy granica rozmyta z pewnym stopniem przynależności
- Klasyczny zestaw jest szeroko stosowany w projektowaniu systemów cyfrowych, podczas gdy zestaw rozmyty jest używany tylko w kontrolerach rozmytych
- Automatyczna skrzynia biegów, zarządzanie kondycją, system diagnostyki golfa, zmywarka, kserokopiarka to tylko niektóre obszary zastosowań Fuzzy Logic
- Logika rozmyta w oprogramowaniu Soft Computing pomaga kontrolować maszyny i produkty konsumenckie