Что такое нечеткая логика?
Нечеткая логика определяется как форма многозначной логики, которая может иметь значения истинности переменных в любом действительном числе от 0 до 1. Это понятие частичной истины. В реальной жизни мы можем столкнуться с ситуацией, когда мы не можем решить, истинно это утверждение или нет. В то время нечеткая логика предлагает очень ценную гибкость для рассуждений.
Алгоритм нечеткой логики помогает решить проблему после рассмотрения всех доступных данных. Затем он принимает наилучшее возможное решение для заданных входных данных. Метод FL имитирует способ принятия решений человеком, который учитывает все возможности между цифровыми значениями T и F.
В этом руководстве вы узнаете
- Что такое нечеткая логика?
- История нечетких логических систем
- Характеристики нечеткой логики
- Когда не использовать нечеткую логику
- Архитектура нечеткой логики
- Нечеткая логика против вероятности
- Четкий против нечеткого
- Классический набор против теории нечетких множеств
- Примеры нечеткой логики
- Области применения нечеткой логики
- Преимущества системы нечеткой логики
- Недостатки систем с нечеткой логикой
История нечетких логических систем
Хотя концепция нечеткой логики изучалась с 1920-х годов. Термин нечеткая логика впервые был 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.
Нечеткий алгоритм применялся в различных областях, от теории управления до искусственного интеллекта. Он был разработан, чтобы позволить компьютеру определять различия между данными, которые не являются ни истинными, ни ложными. Нечто похожее на процесс рассуждений человека. Например, немного темноты, немного яркости и т.
Характеристики нечеткой логики
Вот некоторые важные характеристики нечеткой логики:
- Гибкая и простая в использовании техника машинного обучения
- Помогает имитировать логику человеческого мышления
- Логика может иметь два значения, которые представляют два возможных решения
- Очень подходящий метод для неопределенных или приблизительных рассуждений
- Нечеткая логика рассматривает вывод как процесс распространения упругих ограничений
- Нечеткая логика позволяет строить нелинейные функции произвольной сложности.
- Нечеткую логику следует строить под полным руководством экспертов.
Когда не использовать нечеткую логику
Однако нечеткая логика никогда не лечит всех. Поэтому не менее важно понимать, что там не следует использовать нечеткую логику.
Вот некоторые ситуации, когда вам лучше не использовать Fuzzy Logic:
- Если вам неудобно сопоставить входное пространство с выходным пространством
- Нечеткую логику не следует использовать, если можно использовать здравый смысл.
- Многие контроллеры могут отлично справиться с работой без использования нечеткой логики.
Архитектура нечеткой логики
Архитектура нечеткой логики
Архитектура нечеткой логики состоит из четырех основных частей, как показано на схеме:
База правил:
Он содержит все правила и условия «если-то», предлагаемые экспертами для управления системой принятия решений. Недавнее обновление нечеткой теории предоставляет различные методы для разработки и настройки нечетких контроллеров. Эти обновления значительно сокращают количество нечеткого набора правил.
Фаззификация:
Шаг фаззификации помогает преобразовать входные данные. Он позволяет преобразовывать четкие числа в нечеткие множества. Четкие входные данные измеряются датчиками и передаются в систему управления для дальнейшей обработки. Например, комнатная температура, давление и т. Д.
Механизм логического вывода:
Это поможет вам определить степень соответствия между нечетким вводом и правилами. На основе% совпадения он определяет, какие правила необходимо внедрить в соответствии с заданным полем ввода. После этого применяемые правила объединяются для разработки управляющих воздействий.
Дефаззификация:
Наконец, выполняется процесс дефаззификации, чтобы преобразовать нечеткие множества в четкое значение. Доступно много типов методов, поэтому вам нужно выбрать тот, который лучше всего подходит для использования с экспертной системой.
Нечеткая логика против вероятности
| Нечеткая логика | Вероятность |
|---|---|
| Нечеткое: степень принадлежности Тома к группе пожилых людей составляет 0,90. | Вероятность: вероятность того, что Том старый, составляет 90%. |
| Нечеткая логика принимает степени истинности в качестве математической основы модели феномена неопределенности. | Вероятность - это математическая модель незнания. |
Четкий против нечеткого
| Хрустящий | Нечеткое |
|---|---|
| Имеет строгую границу T или F | Нечеткая граница со степенью принадлежности |
| Некоторый четкий набор времени может быть нечетким | Это не может быть четким |
| Верно / Неверно {0,1} | Значения членства на [0,1] |
| В четкой логике закон исключенного среднего и непротиворечия может иметь, а может и не соблюдаться. | В соответствии с законом нечеткой логики исключенного среднего и непротиворечия |
Классический набор против теории нечетких множеств
| Классический сет | Теория нечетких множеств |
|---|---|
| Классы предметов с резкими границами. | Классы предметов не имеют резких границ. |
| Классический набор определяется четкими границами, т. Е. Существует ясность в отношении расположения установленных границ. | Нечеткое множество всегда имеет неоднозначные границы, т. Е. Может существовать неопределенность относительно расположения установленных границ. |
| Широко используется в проектировании цифровых систем | Используется только в нечетких контроллерах. |
Примеры нечеткой логики
См. Диаграмму ниже. Он показывает, что в нечеткой системе значения обозначаются цифрами от 0 до 1. В этом примере 1.0 означает абсолютную истину, а 0.0 означает абсолютную ложь.
Нечеткая логика с примером
Области применения нечеткой логики
Приведенная таблица Blow показывает применение нечеткой логики известными компаниями в своих продуктах.
| Товар | Компания | Нечеткая логика |
|---|---|---|
| Антиблокировочная система тормозов | Nissan | Используйте нечеткую логику для управления тормозами в опасных случаях, зависящих от скорости автомобиля, ускорения, скорости колес и ускорения. |
| Автоматическая трансмиссия | NOK / Nissan | Нечеткая логика используется для управления впрыском топлива и зажиганием в зависимости от настройки дроссельной заслонки, температуры охлаждающей воды, числа оборотов в минуту и т. Д. |
| Авто двигатель | Хонда, Ниссан | Используйте для выбора скорости в зависимости от нагрузки на двигатель, стиля вождения и дорожных условий. |
| Копировальная машина | Канон | Используется для регулировки напряжения барабана в зависимости от плотности изображения, влажности и температуры. |
| Круиз-контроль | Nissan, Isuzu, Mitsubishi | Используйте его, чтобы отрегулировать настройку дроссельной заслонки, чтобы установить скорость и ускорение автомобиля. |
| Посудомойка | Мацусита | Используется для регулировки цикла очистки, ополаскивания и стратегий мытья в зависимости от количества посуды и количества еды, подаваемой на посуду. |
| Управление лифтом | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Используйте его, чтобы сократить время ожидания в зависимости от пассажиропотока |
| Система диагностики гольфа | Маруман Гольф | Выбирает клюшку для гольфа в зависимости от размаха и телосложения гольфиста. |
| Фитнес-менеджмент | Омрон | Они подразумевают нечеткие правила для проверки пригодности своих сотрудников. |
| Управление печью | Nippon Steel | Цементные смеси |
| Микроволновая печь | Mitsubishi Chemical | Устанавливает мощность и стратегию приготовления лука |
| Карманный компьютер | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Распознает рукописные символы кандзи |
| Плазменное травление | Mitsubishi Electric | Устанавливает время и стратегию травления |
Преимущества системы нечеткой логики
- Структура Fuzzy Logic Systems проста и понятна.
- Нечеткая логика широко используется в коммерческих и практических целях.
- Нечеткая логика в ИИ помогает управлять машинами и потребительскими товарами
- Он может не предлагать точных рассуждений, но является единственно приемлемым рассуждением.
- Нечеткая логика в Data Mining помогает справиться с неопределенностью в инженерии.
- В основном надежен, поскольку не требуется точных входных данных
- Его можно запрограммировать на ситуацию, когда датчик обратной связи перестает работать.
- Его можно легко изменить, чтобы улучшить или изменить производительность системы.
- можно использовать недорогие датчики, что поможет снизить общую стоимость и сложность системы
- Обеспечивает наиболее эффективное решение сложных вопросов.
Недостатки систем с нечеткой логикой
- Нечеткая логика не всегда точна, поэтому результаты воспринимаются на основе предположений, поэтому они могут не получить широкого признания.
- Нечеткие системы не обладают возможностями машинного обучения, а также распознавания образов нейронных сетей.
- Валидация и проверка нечеткой системы, основанной на знаниях, требует обширного тестирования с использованием оборудования.
- Установка точных, нечетких правил и функций принадлежности - сложная задача.
- Некоторую логику нечеткого времени путают с теорией вероятностей и терминами
Резюме
- Термин нечеткий означает не очень ясные или расплывчатые вещи.
- Термин нечеткая логика впервые был использован в 1965 году Лотфи Заде, профессором Калифорнийского университета в Беркли.
- Нечеткая логика - это гибкий и простой в реализации метод машинного обучения.
- Нечеткую логику не следует использовать, если можно использовать здравый смысл.
- Архитектура нечеткой логики состоит из четырех основных частей: 1) Основы правил 2) Фаззификация 3) Механизм вывода 4) Дефаззификация
- Нечеткая логика принимает степени истинности в качестве математической основы модели неопределенности, в то время как вероятность является математической моделью 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, в то время как нечеткий набор используется только в нечетких контроллерах.
- Автоматическая трансмиссия, управление фитнесом, диагностическая система гольфа, посудомоечная машина, копировальный аппарат - вот некоторые области приложений Fuzzy Logic.
- Нечеткая логика в Soft Computing помогает вам управлять машинами и потребительскими товарами.