Что такое нечеткая логика?
Термин нечеткий означает вещи, которые не очень ясны или расплывчаты. В реальной жизни мы можем столкнуться с ситуацией, когда мы не можем решить, является ли утверждение истинным или ложным. В то время нечеткая логика предлагает очень ценную гибкость для рассуждений. Мы также можем рассмотреть неопределенности любой ситуации.
Алгоритм нечеткой логики помогает решить проблему после рассмотрения всех доступных данных. Тогда он принимает наилучшее возможное решение для данного входа. Метод FL имитирует способ принятия решения человеком, который учитывает все возможности между цифровыми значениями T и F.
В этом уроке вы узнаете
- Что такое нечеткая логика?
- История нечеткой логики
- Характеристики нечеткой логики
- Когда не использовать нечеткую логику
- Архитектура нечеткой логики
- Нечеткая логика против вероятности
- Крисп против Пушистика
- Классический сет против теории нечетких множеств
- Примеры нечеткой логики
- Области применения нечеткой логики
- Преимущества системы Fuzzy Logic
- Недостатки нечетких логических систем
История нечеткой логики
Хотя понятие нечеткой логики изучалось с 1920-х годов. Термин нечеткая логика был впервые использован в 1965 году Лотфи Заде, профессором Калифорнийского университета в Беркли. Он заметил, что обычная компьютерная логика не способна манипулировать данными, представляющими субъективные или неясные человеческие идеи.
Нечеткая логика применяется в различных областях, от теории управления до ИИ. Он был разработан, чтобы позволить компьютеру определять различия между данными, которые не являются ни истинными, ни ложными. Нечто похожее на процесс человеческого мышления. Как Немного темно, Немного яркости и т. Д.
Характеристики нечеткой логики
Вот некоторые важные характеристики нечеткой логики:
- Гибкая и простая в применении техника машинного обучения
- Помогает вам подражать логике человеческой мысли
- Логика может иметь два значения, которые представляют два возможных решения
- Очень подходящий метод для неопределенных или приблизительных рассуждений
- Нечеткая логика рассматривает умозаключение как процесс распространения упругих ограничений
- Нечеткая логика позволяет строить нелинейные функции произвольной сложности.
- Нечеткая логика должна быть построена с полным руководством экспертов
Когда не использовать нечеткую логику
Однако нечеткая логика никогда не бывает лекарством от всех. Поэтому не менее важно понимать, что там, где мы не должны использовать нечеткую логику.
Вот некоторые ситуации, когда вам лучше не использовать Fuzzy Logic:
- Если вам не удобно отображать пространство ввода в пространство вывода
- Нечеткая логика не должна использоваться, когда вы можете использовать здравый смысл
- Многие контроллеры могут делать хорошую работу без использования нечеткой логики
Архитектура нечеткой логики
Архитектура Fuzzy Logic состоит из четырех основных частей, как показано на схеме:
База правил:
Он содержит все правила и условия «если-то», предложенные экспертами для управления системой принятия решений. Недавнее обновление нечеткой теории предоставляет различные методы для проектирования и настройки нечетких контроллеров. Эти обновления значительно сокращают количество нечетких правил.
фаззификации:
Шаг фаззификации помогает конвертировать входные данные. Это позволяет конвертировать четкие числа в нечеткие множества. Четкие входы измеряются датчиками и передаются в систему управления для дальнейшей обработки. Как комнатная температура, давление и т. Д.
Механизм логического вывода:
Это поможет вам определить степень соответствия между нечетким вводом и правилами. На основе% соответствия он определяет, какие правила должны быть реализованы в соответствии с заданным полем ввода. После этого применяемые правила объединяются для разработки контрольных действий.
дефаззификация:
Наконец, процесс дефаззификации выполняется для преобразования нечетких множеств в четкое значение. Существует много типов доступных методов, поэтому вам нужно выбрать тот, который лучше всего подходит для использования с экспертной системой.
Нечеткая логика против вероятности
| Нечеткая логика | Вероятность |
| Нечеткость: степень членства Тома в наборе пожилых людей составляет 0,90. | Вероятность: существует 90% вероятности того, что Том стар. |
| Нечеткая логика принимает степени истинности в качестве математической основы для модели явления неопределенности. | Вероятность — это математическая модель невежества. |
Крисп против Пушистика
| хрустящий | нечеткий |
| Имеет строгую границу T или F | Нечеткая граница со степенью принадлежности |
| Некоторое четкое время может быть нечетким | Это не может быть свежим |
| True / False {0,1} | Значения членства на [0,1] |
| В Crisp логика закон исключенного среднего и не противоречие может иметь или не иметь место | В законе нечеткой логики справедливого среднего и непротиворечия |
Классический сет против теории нечетких множеств
| Классический Набор | Теория нечетких множеств |
| Классы объектов с четкими границами. | Классы объектов не имеют четких границ. |
| Классический набор определяется четкими границами, т. Е. Имеется ясность в отношении расположения границ набора. | Нечеткое множество всегда имеет неоднозначные границы, т. Е. Может быть неопределенность в отношении расположения границ множества. |
| Широко используется в дизайне цифровых систем | Используется только в нечетких контроллерах. |
Примеры нечеткой логики
Смотрите ниже приведенную схему. Это показывает, что в нечетких системах значения обозначаются числом от 0 до 1. В этом примере 1,0 означает абсолютную правду, а 0,0 означает абсолютную ложность.
Области применения нечеткой логики
В приведенной таблице Blow показано, как известные компании используют нечеткую логику в своих продуктах.
| Товар | Компания | Нечеткая логика |
| Антиблокировочная система тормозов | Nissan | Использование нечеткой логики для управления тормозами в опасных случаях зависит от скорости автомобиля, ускорения, скорости колеса и ускорения |
| Автоматическая коробка передач | NOK / Ниссан | Нечеткая логика используется для управления впрыском топлива и зажиганием на основе настройки дроссельной заслонки, температуры охлаждающей воды, об / мин и т. Д. |
| Авто двигатель | Хонда, Ниссан | Используйте для выбора местоположения в зависимости от нагрузки двигателя, стиля вождения и дорожных условий. |
| Копировальная машина | каноник | Используется для регулировки напряжения барабана в зависимости от плотности изображения, влажности и температуры. |
| Круиз-контроль | Ниссан, Исузу, Мицубиси | Используйте его для настройки дроссельной заслонки, чтобы установить скорость и ускорение автомобиля |
| Посудомоечная машина | Matsushita | Использование для регулировки цикла очистки, стратегий полоскания и стирки зависит от количества посуды и количества пищи, подаваемой на посуду. |
| Управление лифтом | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Используйте его, чтобы сократить время ожидания в зависимости от пассажиропотока |
| Гольф диагностическая система | Маруман Гольф | Выбирает гольф-клуб, основываясь на качелях и телосложении гольфиста. |
| Фитнес управление | Omron | Нечеткие правила, подразумеваемые ими для проверки работоспособности своих сотрудников. |
| Контроль печи | Nippon Steel | Смеси цементные |
| Микроволновая печь | Mitsubishi Chemical | Устанавливает силу люны и стратегию приготовления |
| Карманный компьютер | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Распознает рукописные символы кандзи |
| Плазменное травление | Мицубиси Электрик | Устанавливает время травления и стратегию |
Преимущества системы Fuzzy Logic
- Структура Fuzzy Logic Systems проста и понятна
- Нечеткая логика широко используется в коммерческих и практических целях
- Это помогает вам контролировать машины и потребительские товары
- Это может не предлагать точных рассуждений, но единственно приемлемых рассуждений
- Это поможет вам справиться с неопределенностью в технике
- В основном надежный, не требует точных входных данных
- Это можно запрограммировать в ситуации, когда датчик обратной связи перестает работать
- Его можно легко изменить, чтобы улучшить или изменить производительность системы.
- можно использовать недорогие датчики, что поможет вам снизить общую стоимость и сложность системы
- Это обеспечивает наиболее эффективное решение сложных вопросов
Недостатки нечетких логических систем
- Нечеткая логика не всегда точна, поэтому результаты воспринимаются исходя из предположения, поэтому она не может быть широко принята.
- Нечеткие системы не имеют возможности машинного обучения, а также распознавания образов типа нейронной сети.
- Валидация и верификация нечеткой системы, основанной на знаниях, требует тщательного тестирования с использованием аппаратного обеспечения.
- Установка точных, нечетких правил и функций членства — сложная задача
- Некоторая нечеткая логика времени путается с теорией вероятностей и терминами
Резюме
- Термин нечеткие означает вещи, которые не очень ясны или расплывчаты.
- Термин нечеткая логика был впервые использован в 1965 году Лотфи Заде, профессором Калифорнийского университета в Беркли
- Нечеткая логика — это гибкая и простая в реализации техника машинного обучения.
- Нечеткая логика не должна использоваться, когда вы можете использовать здравый смысл
- Архитектура Fuzzy Logic состоит из четырех основных частей: 1) Правило Басса 2) Fuzzification 3) Механизм логического вывода 4) Дефаззификация
- Нечеткая логика принимает степень истинности в качестве математической основы для модели неопределенности, в то время как вероятность — это математическая модель невежества
- Четкое множество имеет строгую границу T или F, в то время как нечеткая граница со степенью принадлежности
- Классический набор широко используется при проектировании цифровых систем, а нечеткий набор. Используется только в нечетких контроллерах.
- Автоматическая трансмиссия, управление фитнесом, система диагностики гольфа, посудомоечная машина, копировальный аппарат — вот некоторые области применения нечеткой логики
- Нечеткая логика помогает вам контролировать машины и потребительские товары