Wat is Fuzzy Logic?
Fuzzy Logic wordt gedefinieerd als een logische vorm met meerdere waarden die waarheidswaarden van variabelen kan hebben in elk reëel getal tussen 0 en 1. Het is het handvatconcept van gedeeltelijke waarheid. In het echte leven kunnen we een situatie tegenkomen waarin we niet kunnen beslissen of de bewering waar of onwaar is. Op dat moment biedt fuzzy logic een zeer waardevolle flexibiliteit om te redeneren.
Fuzzy logic-algoritme helpt een probleem op te lossen na alle beschikbare gegevens in overweging te hebben genomen. Vervolgens neemt het de best mogelijke beslissing voor de gegeven input. De FL-methode imiteert de manier van besluitvorming bij een mens die rekening houdt met alle mogelijkheden tussen digitale waarden T en F.
In deze tutorial leer je
- Wat is Fuzzy Logic?
- Geschiedenis van Fuzzy Logic Systems
- Kenmerken van Fuzzy Logic
- Wanneer u fuzzy logic niet moet gebruiken
- Fuzzy Logic-architectuur
- Vage logica versus waarschijnlijkheid
- Scherp versus vaag
- Klassieke set vs. fuzzy set-theorie
- Fuzzy Logic-voorbeelden
- Toepassingsgebieden van Fuzzy Logic
- Voordelen van Fuzzy Logic System
- Nadelen van Fuzzy Logic-systemen
Geschiedenis van Fuzzy Logic Systems
Hoewel het concept van vage logica al sinds de jaren twintig bestudeerd werd. De term vage logica werd voor het eerst gebruikt in 1965 door Lotfi Zadeh, een professor aan UC Berkeley in Californië. Hij merkte op dat conventionele computerlogica niet in staat was om gegevens te manipuleren die subjectieve of onduidelijke menselijke ideeën vertegenwoordigen.
Fuzzy-algoritme is toegepast op verschillende gebieden, van controletheorie tot AI. Het is ontworpen om de computer in staat te stellen het onderscheid tussen gegevens te bepalen dat noch waar noch onwaar is. Iets vergelijkbaars met het proces van menselijk redeneren. Zoals een beetje donker, wat helderheid, enz.
Kenmerken van Fuzzy Logic
Hier zijn enkele belangrijke kenmerken van fuzzy logic:
- Flexibele en eenvoudig te implementeren machine learning-techniek
- Helpt je de logica van het menselijk denken na te bootsen
- Logica kan twee waarden hebben die twee mogelijke oplossingen vertegenwoordigen
- Zeer geschikte methode voor onzekere of benaderende redeneringen
- Fuzzy logic beschouwt inferentie als een proces van het verspreiden van elastische beperkingen
- Met fuzzy logic kunt u niet-lineaire functies van willekeurige complexiteit bouwen.
- Fuzzy logic moet worden gebouwd onder volledige begeleiding van experts
Wanneer u fuzzy logic niet moet gebruiken
Fuzzy logic is echter nooit een remedie voor iedereen. Daarom is het net zo belangrijk om te begrijpen dat we geen fuzzy logic moeten gebruiken.
Hier zijn bepaalde situaties waarin u Fuzzy Logic beter niet kunt gebruiken:
- Als u het niet handig vindt om een invoerruimte aan een uitvoerruimte toe te wijzen
- Fuzzy logic mag niet worden gebruikt als u gezond verstand kunt gebruiken
- Veel controllers kunnen het prima doen zonder het gebruik van fuzzy logic
Fuzzy Logic-architectuur
Fuzzy Logic-architectuur
De Fuzzy Logic-architectuur bestaat uit vier hoofdonderdelen, zoals weergegeven in het diagram:
Regelbasis:
Het bevat alle regels en de als-dan-voorwaarden die de experts bieden om het besluitvormingssysteem te beheersen. De recente update in de fuzzy-theorie biedt verschillende methoden voor het ontwerpen en afstemmen van fuzzy-controllers. Deze updates verminderen het aantal vage regels aanzienlijk.
Vervaging:
Fuzzification-stap helpt om inputs om te zetten. Hiermee kunt u scherpe getallen omzetten in vage sets. Scherpe inputs gemeten door sensoren en doorgegeven aan het controlesysteem voor verdere verwerking. Zoals kamertemperatuur, druk, etc.
Inferentiemachine:
Het helpt u om de mate van overeenkomst tussen fuzzy input en de regels te bepalen. Op basis van het% match, bepaalt het welke regels geïmplementeerd moeten worden volgens het opgegeven invoerveld. Hierna worden de toegepaste regels gecombineerd om de controleacties te ontwikkelen.
Defuzzificatie:
Eindelijk wordt het Defuzzification-proces uitgevoerd om de vage sets om te zetten in een scherpe waarde. Er zijn veel soorten technieken beschikbaar, dus u moet deze selecteren die het meest geschikt is wanneer deze wordt gebruikt met een expertsysteem.
Vage logica versus waarschijnlijkheid
| Fuzzy Logic | Waarschijnlijkheid |
|---|---|
| Fuzzy: Tom's lidmaatschap van de groep oude mensen is 0,90. | Waarschijnlijkheid: er is een kans van 90% dat Tom oud is. |
| Vage logica neemt waarheidsgraden als wiskundige basis op basis van het model van het vaagheidsfenomeen. | Waarschijnlijkheid is een wiskundig model van onwetendheid. |
Scherp versus vaag
| Knapperig | Wazig |
|---|---|
| Het heeft een strikte grens T of F | Vage grens met een mate van lidmaatschap |
| Sommige scherpe tijden kunnen wazig zijn | Het kan niet krokant zijn |
| Waar / niet waar {0,1} | Lidmaatschapswaarden op [0,1] |
| In Crisp logic kan de wet van uitgesloten midden en niet-tegenspraak wel of niet gelden | In de vage logica wet van uitgesloten midden en non-tegenspraak |
Klassieke set vs. fuzzy set-theorie
| Klassieke set | Fuzzy Set Theory |
|---|---|
| Klassen van objecten met scherpe grenzen. | Klassen van objecten hebben geen scherpe grenzen. |
| Een klassieke set wordt gedefinieerd door scherpe grenzen, dwz er is duidelijkheid over de locatie van de ingestelde grenzen. | Een vage set heeft altijd dubbelzinnige grenzen, dwz er kan onzekerheid bestaan over de locatie van de vastgestelde grenzen. |
| Wijd gebruikt in digitaal systeemontwerp | Alleen gebruikt in fuzzy-controllers. |
Fuzzy Logic-voorbeelden
Zie het onderstaande diagram. Het laat zien dat in een Fuzzy-systeem de waarden worden aangeduid met een getal van 0 tot 1. In dit voorbeeld betekent 1,0 absolute waarheid en 0,0 betekent absolute onwaarheid.
Fuzzy Logic met voorbeeld
Toepassingsgebieden van Fuzzy Logic
De Blow-gegeven-tabel toont de toepassing van Fuzzy-logica door bekende bedrijven in hun producten.
| Product | Bedrijf | Fuzzy Logic |
|---|---|---|
| Anti Blokkeer remmen | Nissan | Gebruik vage logica om de remmen te bedienen in gevaarlijke gevallen, afhankelijk van de snelheid, acceleratie, wielsnelheid en acceleratie van de auto |
| Automatische transmissie | NOK / Nissan | Fuzzy logic wordt gebruikt om de brandstofinspuiting en ontsteking te regelen op basis van de gasklepinstelling, koelwatertemperatuur, RPM, enz. |
| Automatische motor | Honda, Nissan | Gebruik om de motor te selecteren op basis van motorbelasting, rijstijl en wegomstandigheden. |
| Kopieermachine | Canon | Gebruik voor het aanpassen van de drumspanning op basis van de beelddichtheid, vochtigheid en temperatuur. |
| Cruise control | Nissan, Isuzu, Mitsubishi | Gebruik het om de gasklepinstelling aan te passen om de snelheid en acceleratie van de auto in te stellen |
| Vaatwasser | Matsushita | Gebruik voor het aanpassen van de reinigingscyclus, spoel- en wasstrategieën op basis van het aantal vaat en de hoeveelheid voedsel die op de vaat wordt geserveerd. |
| Liftbediening | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Gebruik het om de wachttijd te verminderen op basis van het passagiersverkeer |
| Golf diagnostisch systeem | Maruman Golf | Selecteert golfclub op basis van swing en lichaamsbouw van de golfer. |
| Fitness management | Omron | Fuzzy-regels die door hen worden geïmpliceerd om de geschiktheid van hun werknemers te controleren. |
| Oven controle | Nippon staal | Mengt cement |
| Magnetron | Mitsubishi Chemical | Stelt de kracht en kookstrategie van Lunes in |
| Palmtop computer | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Herkent handgeschreven Kanji-tekens |
| Plasma-etsen | Mitsubishi Electric | Stelt de etstijd en strategie in |
Voordelen van Fuzzy Logic System
- De structuur van Fuzzy Logic Systems is eenvoudig en begrijpelijk
- Fuzzy logic wordt veel gebruikt voor commerciële en praktische doeleinden
- Fuzzy logic in AI helpt u machines en consumentenproducten te besturen
- Het biedt misschien geen nauwkeurige redenering, maar de enige aanvaardbare redenering
- Fuzzy logic in Data Mining helpt je om te gaan met de onzekerheid in engineering
- Meestal robuust omdat er geen nauwkeurige invoer vereist is
- Het kan worden geprogrammeerd in de situatie waarin de feedbacksensor niet meer werkt
- Het kan eenvoudig worden aangepast om de systeemprestaties te verbeteren of te wijzigen
- Er kunnen goedkope sensoren worden gebruikt die u helpen om de totale systeemkosten en complexiteit laag te houden
- Het biedt een meest effectieve oplossing voor complexe problemen
Nadelen van Fuzzy Logic-systemen
- Vage logica is niet altijd nauwkeurig, dus de resultaten worden waargenomen op basis van veronderstellingen, dus het is mogelijk dat deze niet algemeen wordt geaccepteerd.
- Fuzzy-systemen hebben niet de mogelijkheid van machine learning en patroonherkenning van neurale netwerktypes
- Validatie en verificatie van een fuzzy kennissysteem vereist uitgebreide testen met hardware
- Het instellen van exacte, vage regels en lidmaatschapsfuncties is een moeilijke taak
- Sommige vage tijdlogica wordt verward met waarschijnlijkheidstheorie en de termen
Overzicht
- De term vaag betekent dingen die niet erg duidelijk of vaag zijn
- De term vage logica werd voor het eerst gebruikt in 1965 door Lotfi Zadeh, een professor aan UC Berkeley in Californië
- Fuzzy logic is een flexibele en eenvoudig te implementeren machine learning-techniek
- Fuzzy logic mag niet worden gebruikt als u gezond verstand kunt gebruiken
- Fuzzy Logic-architectuur bestaat uit vier hoofdonderdelen 1) Regel Basse 2) Fuzzification 3) Inference Engine 4) Defuzzification
- Fuzzy logic neemt waarheidsgraden als wiskundige basis op basis van het model van de vaagheid, terwijl waarschijnlijkheid een wiskundig model van onwetendheid is
- Crisp-set heeft strikte grens T of F, terwijl Fuzzy grens met een mate van lidmaatschap
- Een klassieke set wordt veel gebruikt bij het ontwerpen van digitale systemen, terwijl de fuzzy-set alleen wordt gebruikt in fuzzy-controllers
- Automatische transmissie, fitnessbeheer, golfdiagnosesysteem, vaatwasser, kopieermachine zijn enkele gebieden van Fuzzy Logic-toepassingen
- Fuzzy logic in Soft Computing helpt u machines en consumentenproducten te besturen