Учебное пособие по нечеткой логике: что такое, Archiтектура, Применение, Пример
Эвелин Кларк
Что такое нечеткая логика?
Нечеткая логика определяется как многозначная логическая форма, которая может иметь значения истинности переменных в любом действительном числе от 0 до 1. Это концепция дескриптора частичной истины. В реальной жизни мы можем столкнуться с ситуацией, когда не можем решить, истинно это утверждение или ложно. В то же время нечеткая логика обеспечивает очень ценную гибкость рассуждений.
Алгоритм нечеткой логики помогает решить задачу после рассмотрения всех доступных данных. Затем он принимает наилучшее возможное решение для данных входных данных. Метод FL имитирует способ принятия решений человеком, который учитывает все возможности между цифровыми значениями T и F.
История систем нечеткой логики
Хотя концепция нечеткой логики изучалась еще с 1920-х годов. Термин «нечеткая логика» был впервые использован в 1965 году Лотфи Заде, профессором Калифорнийского университета в Беркли в Калифорнии. Он заметил, что традиционная компьютерная логика не способна манипулировать данными, представляющими субъективные или неясные человеческие идеи.
Нечеткий алгоритм применяется 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. Что-то похожее на процесс человеческого рассуждения. Например, «Немного темноты», «Некоторая яркость» и т. д.
Характеристики нечеткой логики
Вот некоторые важные характеристики нечеткой логики:
- Гибкость и простота реализации обучение с помощью машины техника
- Помогает вам 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.
- Нечеткая логика должна создаваться под полным руководством экспертов.
Когда не следует использовать нечеткую логику
Однако нечеткая логика никогда не является панацеей от всех. Поэтому не менее важно понимать, где не следует использовать нечеткую логику.
Вот определенные ситуации, когда лучше не использовать Fuzzy Logic:
- Если вам не удобно сопоставлять пространство ввода с пространством вывода
- Нечеткую логику не следует использовать, если вы можете руководствоваться здравым смыслом.
- Многие контроллеры могут прекрасно справляться со своей задачей без использования нечеткой логики.
Нечеткая логика Archiтекстура
Архитектура Fuzzy Logic 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 предлагает различные методы проектирования и настройки нечетких контроллеров. Эти обновления значительно сокращают количество нечеткого набора правил.
фаззификации
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 нечетких входных данных правилам. На основе совпадения в % он определяет, какие правила необходимо реализовать в соответствии с данным полем ввода. После этого применяемые правила объединяются для разработки управляющих воздействий.
дефаззификация
Наконец выполняется процесс дефаззификации для преобразования нечетких множеств в четкое значение. Существует множество типов методов, поэтому вам необходимо выбрать тот, который лучше всего подходит для использования с экспертной системой.
Нечеткая логика против вероятности
| Нечеткая логика | Вероятность |
|---|---|
| Нечетко: степень принадлежности Тома к множеству стариков равна 0.90. | Вероятность: вероятность того, что Том стар, составляет 90%. |
| Нечеткая логика принимает степени истинности в качестве математической основы на модели явления неопределённости. | Вероятность — это математическая модель невежества. |
Крисп против Нечеткого
| Хрустящий | нечеткий |
|---|---|
| Он имеет строгую границу T или F | Нечеткая граница со степенью принадлежности |
| Некоторые четкие настройки времени могут быть нечеткими. | Это не может быть четким |
| Верно/Неверно {0,1} | Значения членства на [0,1] |
| В четкой логике закон исключенного третьего и непротиворечия может выполняться, а может и не выполняться. | В нечеткой логике справедлив закон исключенного третьего и непротиворечия. |
Классическая теория множеств против теории нечетких множеств
| Классический комплект | Теория нечетких множеств |
|---|---|
| Классы объектов с резкими границами. | Классы объектов не имеют резких границ. |
| Классическое множество определяется четкими границами, т. е. имеется ясность относительно местоположения границ множества. | Нечеткое множество всегда имеет неоднозначные границы, т. е. может существовать неопределенность относительно местоположения границ множества. |
| Широко используется в проектировании цифровых систем. | Используется только в нечетких контроллерах. |
Примеры нечеткой логики
См. приведенную ниже диаграмму. Это показывает, что в нечеткой системе значения обозначаются числами от 0 до 1. В этом примере 1.0 означает абсолютную истину, а 0.0 означает абсолютную ложь.
Области применения нечеткой логики
В приведенной таблице Блоу показано применение нечеткой логики известными компаниями в своих продуктах.
| Продукт | O компании | Нечеткая логика |
|---|---|---|
| Антиблокировочная система тормозов | Nissan | Используйте нечеткую логику для управления тормозами в опасных случаях, которые зависят от скорости автомобиля, ускорения, скорости колес и ускорения. |
| Автоматическая коробка передач | НОК/Ниссан | Нечеткая логика используется для управления впрыском топлива и зажиганием на основе положения дроссельной заслонки, температуры охлаждающей воды, оборотов в минуту и т. д. |
| Авто двигатель | Хонда, Ниссан | Используйте для выбора передачи в зависимости от нагрузки двигателя, стиля вождения и дорожных условий. |
| Копировальная машина | канон | Используется для регулировки напряжения барабана в зависимости от плотности изображения, влажности и температуры. |
| Круиз-контроль | Ниссан, Исузу, Митсубиси. | Используйте его для настройки дроссельной заслонки, чтобы установить скорость и ускорение автомобиля. |
| Посудомоечная машина | Matsushita | Использование для регулировки цикла очистки, стратегий полоскания и мытья зависит от количества посуды и количества еды, подаваемой на посуде. |
| Управление лифтом | Фуджитек, Мицубиси Электрик, Тошиба | Используйте его, чтобы сократить время ожидания в зависимости от пассажиропотока. |
| Гольф диагностическая система | Маруман Гольф | Выбирает клюшку для гольфа в зависимости от ударов и телосложения гольфиста. |
| Фитнес-менеджмент | Компания Omron | Нечеткие правила, подразумеваемые ими для проверки пригодности своих сотрудников. |
| Управление печью | Ниппон Стил | Смеси цементные |
| Микроволновая печь | Мицубиси Кемикал | Устанавливает мощность лунок и стратегию приготовления. |
| Карманный компьютер | Хитачи, Шарп, Саньо, Тошиба | Распознает рукописные символы кандзи |
| Плазменное травление | Mitsubishi Electric | Устанавливает время и стратегию травления |
Преимущества системы нечеткой логики
- Структура систем нечеткой логики проста и понятна.
- Нечеткая логика широко используется в коммерческих и практических целях.
- Нечеткая логика в ИИ помогает управлять машинами и потребительскими товарами
- Возможно, оно не дает точного обоснования, но является единственно приемлемым обоснованием.
- Нечеткая логика в Добыча данных помогает вам справиться с неопределенностью в инженерном деле
- В основном надежный, так как не требуется точных входных данных
- Его можно запрограммировать на случай, если датчик обратной связи перестанет работать.
- Его можно легко изменить для улучшения или изменения производительности системы.
- можно использовать недорогие датчики, что помогает снизить общую стоимость и сложность системы.
- Обеспечивает наиболее эффективное решение сложных проблем.
Недостатки систем нечеткой логики
- Нечеткая логика не всегда точна, поэтому результаты воспринимаются на основе предположений, поэтому она не может быть широко принята.
- Нечеткие системы не обладают возможностями машинного обучения, а также распознавания образов типа нейронной сети.
- Валидация и верификация системы, основанной на нечетких знаниях, требует обширного тестирования с использованием аппаратного обеспечения.
- Установка точных, нечетких правил и функций принадлежности — сложная задача.
- Некоторую нечеткую временную логику путают с теорией вероятностей и терминами
Резюме
- Термин «нечеткий» означает вещи, которые не очень ясны или расплывчаты.
- Термин «нечеткая логика» впервые был использован в 1965 году Лотфи Заде, профессором Калифорнийского университета в Беркли в Калифорнии.
- Нечеткая логика — это гибкий и простой в реализации метод машинного обучения.
- Нечеткую логику не следует использовать, если вы можете руководствоваться здравым смыслом.
- Архитектура нечеткой логики состоит из четырех основных частей: 1) правило Басса 2) фаззификация 3) машина вывода 4) дефаззификация
- Нечеткая логика принимает степени истинности в качестве математической основы модели неопределенности, тогда как вероятность представляет собой математическую модель незнания.
- Четкое множество имеет строгую границу T или F, тогда как нечеткая граница со степенью принадлежности
- Классический набор широко используется при проектировании цифровых систем, тогда как нечеткий набор используется только в нечетких контроллерах.
- Автоматическая трансмиссия, управление фитнесом, диагностическая система для гольфа, посудомоечная машина, копировальная машина — вот некоторые области применения Fuzzy Logic.
- Нечеткая логика в мягких вычислениях помогает вам управлять машинами и потребительскими товарами.
