Hägusloogika õpetus: mis on Architektuur, rakendus, näide

Mis on häguloogika?

Hägune loogika on defineeritud kui mitme väärtusega loogikavorm, millel võivad olla muutujate tõeväärtused mis tahes reaalarvudes vahemikus 0 kuni 1. See on osalise tõe käsitlus. Päriselus võime kokku puutuda olukorraga, kus me ei suuda otsustada, kas väide on õige või vale. Sel ajal pakub häguloogika arutlemiseks väga väärtuslikku paindlikkust.

Hägusloogika algoritm aitab probleemi lahendada pärast kõigi olemasolevate andmete kaalumist. Seejärel teeb see antud sisendi jaoks parima võimaliku otsuse. FL-meetod jäljendab inimese otsustusviisi, võttes arvesse kõiki digitaalsete väärtuste T ja F vahelisi võimalusi.

Hägusloogikasüsteemide ajalugu

Kuigi hägusloogika mõistet on uuritud alates 1920. aastatest. Mõistet fuzzy logic kasutas esmakordselt 1965. aastal Californias asuva Berkeley ülikooli professor Lotfi Zadeh. Ta märkis, et tavapärane arvutiloogika ei olnud võimeline manipuleerima andmetega, mis esindavad subjektiivseid või ebaselgeid inimlikke ideid.

Hägusat algoritmi on rakendatud erinevates valdkondades alates juhtimisteooriast kuni tehisintellektini. Selle eesmärk oli võimaldada arvutil määrata erinevusi andmete vahel, mis ei ole tõesed ega valed. Midagi sarnast inimese mõtlemisprotsessiga. Nagu Väike tume, Mingi heledus jne.

Hägusloogika omadused

Siin on mõned häguse loogika olulised omadused:

Paindlik ja hõlpsasti rakendatav masinõpe tehnika
Aitab teil jäljendada inimmõtte loogikat
Loogikal võib olla kaks väärtust, mis esindavad kahte võimalikku lahendust
Väga sobiv meetod ebakindlaks või ligikaudseks arutluseks
Hägusloogika käsitleb järeldusi elastsete piirangute levitamise protsessina
Hägusloogika võimaldab luua suvalise keerukusega mittelineaarseid funktsioone.
Häguloogika tuleks üles ehitada ekspertide täieliku juhendamise alusel

Millal mitte kasutada hägusat loogikat

Häguloogika pole aga kunagi kõigi jaoks ravim. Seetõttu on sama oluline mõista, et kus me ei tohiks kasutada hägusat loogikat.

Siin on teatud olukorrad, kui parem on Fuzzy Logic mitte kasutada:

Kui te ei pea sobivaks sisendruumi vastendamist väljundruumiks
Hägusat loogikat ei tohiks kasutada, kui saate kasutada tervet mõistust
Paljud kontrollerid saavad suurepärase tööga hakkama ilma hägusat loogikat kasutamata

Hägune loogika Architektuur

Fuzzy Logic arhitektuuril on neli põhiosa, nagu on näidatud diagrammil:

Reeglibaas

See sisaldab kõiki ekspertide pakutud reegleid ja kui-siis tingimusi otsustussüsteemi kontrollimiseks. Hiljutine häguteooria värskendus pakub erinevaid meetodeid hägusate kontrollerite kujundamiseks ja häälestamiseks. Need värskendused vähendavad märkimisväärselt ebaselgete reeglite arvu.

Fuzzification

Fuzzification samm aitab sisendeid teisendada. See võimaldab teil teisendada teravaid numbreid ähmasteks komplektideks. Andurite poolt mõõdetud teravad sisendid, mis edastatakse edasiseks töötlemiseks juhtimissüsteemi. Nagu toatemperatuur, rõhk jne.

Järeldusmootor

See aitab teil määrata häguse sisendi ja reeglite vastavuse määra. Protsentuaalse vaste põhjal määrab see vastavalt antud sisestusväljale millised reeglid vajavad rakendamist. Pärast seda kombineeritakse rakendatud reeglid kontrollitoimingute väljatöötamiseks.

Defuzzification

Lõpuks viiakse läbi defuzzifikatsiooniprotsess, et teisendada hägused komplektid teravaks väärtuseks. Saadaval on mitut tüüpi tehnikaid, seega peate valima selle, mis sobib kõige paremini, kui seda kasutatakse koos ekspertsüsteemiga.

Hägusloogika vs tõenäosus

Hägune loogika	Tõenäosus
Fuzzy: Tomi kuuluvusaste vanade inimeste hulka on 0.90.	Tõenäosus: on 90% tõenäosus, et Tom on vana.
Hägusloogika võtab ebamäärasuse nähtuse mudelil matemaatilise alusena tõeastmed.	Tõenäosus on teadmatuse matemaatiline mudel.

Karge vs udune

Crisp	udune
Sellel on range piir T või F	Hägune piir teatud liikmelisusega
Mõni terav aeg võib olla hägune	See ei saa olla karge
Õige/vale {0,1}	Liikmelisuse väärtused [0,1]
Karge loogika kohaselt võib välistatud keskmise ja mittevastuolu seadus kehtida või mitte	Välistatud keskmise ja mittevastuolu häguse loogika seaduses kehtivad

Klassikaline komplekt vs. hägusate hulgateooria

Klassikaline komplekt	Hägusate hulga teooria
Teravate piiridega objektide klassid.	Objektide klassidel pole teravaid piire.
Klassikaline hulk on määratletud teravate piiridega, st seatud piiride asukohas on selgus.	Hägusal hulgal on alati mitmetähenduslikud piirid, st võib esineda ebakindlust komplekti piiride asukoha suhtes.
Laialdaselt kasutatav digitaalsüsteemide kujundamisel	Kasutatakse ainult fuzzy kontrollerites.

Häguse loogika näited

Vaadake allolevat diagrammi. See näitab, et häguse süsteemi korral tähistatakse väärtusi numbritega 0 kuni 1. Selles näites tähendab 1.0 absoluutset tõde ja 0.0 absoluutset valet.

Hägusloogika rakendusvaldkonnad

Löök antud tabelis näitab häguse loogika rakendamist kuulsate ettevõtete poolt oma toodetes.

Toode	Ettevõte	Hägune loogika
Mitteblokeeruvad pidurid	Nissan	Kasutage hägusat loogikat pidurite juhtimiseks ohtlikel juhtudel, mis sõltuvad auto kiirusest, kiirendusest, ratta kiirusest ja kiirendusest
Automaatkäigukast	NOK/Nissan	Kütuse sissepritse ja süüte juhtimiseks kasutatakse häguloogikat, mis põhinevad gaasipedaali seadistusel, jahutusvee temperatuuril, pöörete arvul jne.
Auto mootor	honda, nissan	Kasutage käigu valimiseks mootori koormuse, sõidustiili ja teeolude põhjal.
Koopiamasin	Kaanon	Kasutatakse trumli pinge reguleerimiseks pilditiheduse, niiskuse ja temperatuuri alusel.
Püsikiiruse hoidja	Nissan, Isuzu, Mitsubishi	Kasutage seda gaasihoovastiku reguleerimiseks, et määrata auto kiirust ja kiirendust
Nõudepesumasin	Matsushita	Kasutamine puhastustsükli reguleerimiseks, loputus- ja pesemisstrateegiad sõltuvad nõude arvust ja nõudel serveeritud toidu hulgast.
Lifti juhtimine	Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba	Kasutage seda reisijateliiklusel põhineva ooteaja vähendamiseks
Golfi diagnostika süsteem	Maruman Golf	Valib golfikepi golfimängija hoo ja kehaehituse järgi.
Fitnessi juhtimine	Omron	Nende poolt ette nähtud ähmased reeglid oma töötajate sobivuse kontrollimiseks.
Ahju juhtimine	Nipponi teras	Segab tsementi
Mikrolaineahi	Mitsubishi kemikaal	Määrab Lunesi võimsuse ja toiduvalmistamise strateegia
Peopesaarvuti	Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba	Tunneb ära käsitsi kirjutatud kanji tähemärgid
Plasma söövitamine	Mitsubishi Electric	Määrab söövitamise aja ja strateegia

Hägusloogika süsteemi eelised

Fuzzy Logic Systemsi struktuur on lihtne ja arusaadav
Hägusloogikat kasutatakse laialdaselt ärilistel ja praktilistel eesmärkidel
AI häguloogika aitab teil juhtida masinaid ja tarbekaupu
See ei pruugi pakkuda täpset põhjendust, kuid on ainus vastuvõetav põhjendus
Hägune loogika sisse Data Mining aitab teil toime tulla inseneriteaduse ebakindlusega
Enamasti vastupidav, kuna pole vaja täpseid sisendeid
Seda saab programmeerida olukorras, kus tagasiside andur lakkab töötamast
Seda saab hõlpsasti muuta, et parandada või muuta süsteemi jõudlust
saab kasutada odavaid andureid, mis aitavad hoida süsteemi üldkulusid ja keerukust madalal
See pakub kõige tõhusama lahenduse keerulistele probleemidele

Hägusloogikasüsteemide puudused

Häguloogika ei ole alati täpne, nii et tulemusi tajutakse eelduste põhjal, mistõttu ei pruugi see olla laialdaselt aktsepteeritud.
Hägusad süsteemid ei suuda nii masinõpet kui ka närvivõrgu tüüpi mustrituvastust
Hägusate teadmistepõhise süsteemi valideerimine ja kontrollimine vajab põhjalikku riistvaraga testimist
Täpsete, ähmaste reeglite ja liikmelisuse funktsioonide seadmine on keeruline ülesanne
Teatud hägune ajaloogika aetakse segi tõenäosusteooria ja terminitega

kokkuvõte

Mõiste hägune tähendab asju, mis pole väga selged või ebamäärased
Mõistet häguloogika kasutas esmakordselt 1965. aastal California ülikooli Berkeley ülikooli professor Lotfi Zadeh.
Hägusloogika on paindlik ja hõlpsasti rakendatav masinõppetehnika
Hägusat loogikat ei tohiks kasutada, kui saate kasutada tervet mõistust
Fuzzy Logic arhitektuur koosneb neljast põhiosast 1) reeglipõhi 2) hägustamine 3) järeldusmootor 4) fuzzifikatsioon
Hägusloogika võtab ebamäärasuse mudelil matemaatilise alusena tõeastmed, samas kui tõenäosus on teadmatuse matemaatiline mudel
Crisp komplektil on range piir T või F, samas kui Fuzzy piir on teatud liikmelisusega
Klassikalist komplekti kasutatakse laialdaselt digitaalse süsteemi kujundamisel, samas kui hägusat komplekti kasutatakse ainult hägusate kontrollerite puhul
Automaatkäigukast, spordihaldus, golfi diagnostikasüsteem, nõudepesumasin, koopiamasin on mõned Fuzzy Logic rakenduste valdkonnad
Soft Computingi häguloogika aitab teil juhtida masinaid ja tarbekaupu