Введение в нечеткую логику
Это подход рассуждения для принятия решений людьми, которые включают цифровую ценность да или нет. Нечеткая логика использует нечеткое множество с компьютерным процессом нечеткой логики, использующим естественный язык. Они применяются в автоматических контроллерах на основе правил, устанавливающих нелинейное отображение, и считаются потребителями разработанным методом. Эта система работает по принципу, основанному на вероятности входного состояния, которому присвоен конкретный выход. Слово нечеткий означает точность к неточности. Нечеткая логика состоит из четырех компонентов: фаззификатора, правил, механизма логического вывода, дефаззификатора. В нечетких истинных высказываниях речь идет о степени.
Определение
Он определяется как логика управления, которая притворяется, что использует степени ввода и вывода для оценки человеческих рассуждений с интеграцией реализации на основе правил. Техника, используемая для манипулирования нежелательной информацией или фактами, которая включает некоторую степень неопределенности.
Понимание нечеткой логики
Прежде чем понять, полезно знать основные термины, чтобы идти вперед. Лингвистические переменные - это входные или выходные переменные, значения которых являются словами, а не числом. примеры температуры (t) в качестве переменной. Далее, функции принадлежности являются контекстно-зависимым использованием для отображения нечетких значений. например, в качестве примера температурных переменных, функции принадлежности включают в себя:
T (температура) = (холодно, держать, тепло)
У него есть соединительные элементы, такие как союзы и дизъюнкции для степени неявно. И имеет набор правил вывода для принятия решения. Они помогают представлять некую человеческую экспертизу.
Как Fuzzy Logic облегчает работу?
В некоторых сценариях математические модели создаются для обработки нелинейных систем. В последние дни основное внимание уделяется их достижению с меньшими затратами, что затем привело к новой нечеткой логике. Несколько сложных итераций требуются для очень сложных систем, чтобы найти набор правил. Он работает с нейронными сетями, чтобы максимально упростить кластеризацию. Концепция нечеткой логики основана на человеческом мышлении, поэтому она значительно облегчает работу.
Что вы можете сделать с Fuzzy Logic?
Это основанное на правилах явление, основанное на программном обеспечении искусственного интеллекта, которое также рассматривается как подмножество искусственного интеллекта. Они могут быть применены к инженерным приложениям и появляются в неинженерных приложениях, таких как медицинское диагностирование, серийное применение, в общем, они применяются почти ко всем системам, которые имеют логику ввода и вывода.
Работа с нечеткой логикой
Нечеткая логика работает с понятиями множеств, а выходные решения основаны на предположениях. Нечеткое множество имеет диапазон значений (0, 1). Они работают на основе нечетких правил, а именно, если-то правило. Рассуждение в нечеткой логике является наиболее важным вопросом, который дает 1 для истинного значения и 0 для ложного значения. И неточность для частичных значений. Все эти нечеткие действия сгруппированы вместе, чтобы сформировать системный вывод. Например, давайте возьмем пример:
- Суббота - выходной день? нечеткий ответ 1, правда.
- Воскресенье - будний день? нечеткий ответ 0, 9.
Во-первых, набор входных данных группируется и преобразуется в нечеткий набор с использованием функций принадлежности и лингвистических терминов. Этот процесс называется Fuzzification. На основании организованного набора правил делается вывод. Наконец, на этапе дефаззификации полученный нечеткий вывод отображается на четкий вывод с помощью функций принадлежности.
Например, в системе кондиционирования воздуха система нечеткой логики играет роль, объявляя лингвистические переменные для температуры, определяя наборы членства (0, 1) и набор правил в процессе нечеткого распределения, и четкие нечеткие наборы и оценки, такие как правила операций И, ИЛИ выполняется механизмом логического вывода и, наконец, желаемый результат преобразуется в нечеткие числа с помощью дефаззификации.
Преимущества Fuzzy Logic
- Признается работа по коммерческим и практическим подходам.
- Они стремятся к его простоте и гибкости и применяются к различным инженерным продуктам. Это помогает строить нелинейные функции.
- Алгоритмы и математические понятия, лежащие в основе нечеткой системы, просты и очень естественны.
- Это упрощает обычную реализацию системы, а их работу легко понять.
Почему мы должны использовать нечеткую логику?
Нечеткая логика более понятна и ее легче использовать во многих технологиях. Они обобщают двоичное распределение, называемое степенью вероятности. Люди в отраслевых секторах и представители научных кругов изучают нечеткую логику и связанные с ней технологии для решения неопределенного информационного подхода. Это недавно появилось в исследованиях, так как они хорошо подходят для приложений систем управления, которые помогают в прогнозировании погоды и землетрясений в Китае.
Нечеткая логика
В настоящее время вы можете найти системы нечеткой логики в таких приложениях, как видеосъемка, телекоммуникации, стиральные машины, автомобили, кондиционирование воздуха. они широко используются для выравнивания каналов, обнаружения сигналов, обработки сигналов. Есть некоторые области, где нечеткая логика играет жизненно важную роль в автомобильных системах телевизоров, Hi-Fi, микроволновых печах. В аэрокосмической сфере они реализованы для спутникового контроля, определения высоты в космическом корабле.
Зачем нам нужна нечеткая логика?
Это помогает в реализации искусственного интеллекта. Они выступают в качестве инструмента поддержки принятия решений для руководителей в деловом секторе. Это помогает в вычислении естественного языка с неточными вероятностями. Во всех реальных приложениях с нечеткой логикой используются лингвистические переменные (концепция точности). Они обладают высокой властью при разработке таких областей, как медицина и другие конфликтные ситуации.
Как этот инструмент Fuzzy Logic поможет вам в карьерном росте?
Всегда интересно работать с новейшими и хорошими технологиями для решения бизнес-задач. Влияние нечеткой логики на занятость очень велико. Существует постоянно растущий рынок для профессионалов, которые занимаются изучением нечетких понятий. Вы можете найти профессию в области машинного обучения, искусственного интеллекта и математики. Эти специалисты находят свою роль в производстве, машиностроении, финансах и бухгалтерском учете.
Вывод
В заключение мы покончили с основами этой системы и работаем над ней. Поскольку это поможет вам понять суть нечеткости в среде реального времени. Это, вероятно, рассеяло их характер в видимости и принятии. Они заняли широкое место в исследованиях и разработках; Именно эти приложения можно найти в математических и научных работах. Существует также множество других приложений, в которых должна быть разработана нечеткая логика. В ближайшие годы он играет важную роль в разработке реальных приложений.
Рекомендуемая статья
Это было руководство к Что такое нечеткая логика? Здесь мы обсудили преимущества и карьерный рост Fuzzy Logic вместе с Scope. Вы также можете посмотреть следующие статьи, чтобы узнать больше -
- Что такое интеллектуальный анализ данных?
- Что такое DOS? | Все о DOS
- Что такое Selenium Web Driver?
- Понимание концепции ботнета