ファジーロジックとは何ですか? Archi構造図と応用

ファジーロジックとは何ですか?

ファジィ論理 ファジー論理は、変数の真偽値が0から1までの任意の実数となる多値論理です。部分的な真偽という概念を扱います。現実世界では、ある命題が完全に真か完全に偽かを判断できない状況にしばしば遭遇します。そのような場合、ファジー論理は推論において非常に貴重な柔軟性を提供します。

その値は 会員の程度0 は全く所属なし、1 は完全な所属、0.7 は部分的な所属を意味します。ファジーアルゴリズムは、この尺度で利用可能なすべてのデータを評価し、与えられた入力に対して可能な限り最良の決定を下します。この方法は、デジタル値 T と F の間のあらゆる可能性を考慮する人間の意思決定を模倣しています。

ファジー論理システムの歴史

多値論理は、その名前よりも古くから存在していた。ヤン・ウカシェヴィチは1920年代に3値論理を記述している。決定的な一歩は1965年に踏み出された。カリフォルニア大学バークレー校の教授、ロトフィ・ザデーが論文を発表した時である。 「ファジー集合」 in 情報と管理彼は、従来のコンピュータ論理では、主観的あるいは不明瞭な人間の考えを表すデータを操作することはできないと指摘した。

このアイデアは1974年にハードウェア化され、エブラヒム・マムダニが蒸気機関用の最初の実用的なファジーコントローラを構築しました。日本のメーカーは1980年代を通じてこれを商業化しました。ファジーアルゴリズムは現在、制御理論から 人工知能コンピュータに、厳密には真でも偽でもないデータ（「少し暗い」「かなり明るい」など）を区別させる。

ファジーロジックの特徴

ファジー論理の重要な特徴をいくつか挙げます。

• 柔軟で実装が簡単 機械学習 技術
• 人間の思考のロジックを模倣するのに役立ちます
• 真理は2つの値に限定されず、0から1の間の任意の値が解を表す可能性がある。
• 不確実な推論または近似的な推論に非常に適した方法
• ファジー ロジックでは、推論を弾性制約を伝播するプロセスとして捉えます。
• ファジー論理では、任意の複雑さの非線形関数を構築できます。
• ファジー ロジックは専門家の完全な指導を受けて構築する必要があります

ファジーロジックを使用すべきではない場合

ファジー論理は万能薬ではありません。同様に、ファジー論理を使うべきでない場面を理解することも重要です。

ファジーロジックの使用を避けるべき状況をいくつか挙げます。

• 入力空間を出力空間に都合よくマッピングできない場合
• 常識で既に解決できる問題には、ファジー論理を用いるべきではない。
• 多くの従来型コントローラーは、ファジーロジックを全く使わなくても十分に機能します。

ファジィ論理 Archi構造

ファジー論理アーキテクチャは主に4つの部分から構成されており、下の図は明確な入力がそれらすべてをどのように通過するかを示しています。

ルールベース

これには、意思決定システムを制御するために専門家が提示したすべてのルールとIF-THEN条件が含まれています。ファジィ理論における最近の研究は、ファジィコントローラの設計と調整のためのさまざまな手法を提供しており、これらの手法はファジィ集合に必要なルールの数を大幅に削減します。

ファジー化

ファジィ化は入力を変換します。つまり、明確な数値をファジィ集合に変換します。明確な入力は、室温、圧力などのセンサーによって測定され、さらなる処理のために制御システムに渡されます。変換は、 メンバーシップ関数入力されたすべての値を、0から1の間のメンバーシップ度にマッピングする曲線。

推論エンジン

これは、あいまい入力と各ルールとの一致度を判定します。その一致率に基づいて、与えられた入力フィールドに適用する必要のあるルールを決定します。適用されたルールは、制御動作を生成するために組み合わされます。

脱ファジー化

最後に、非ファジィ化によってファジィ集合が単一の明確な値に戻されます。いくつかの手法が存在します。 重心法、二等分線法、および最大値法 これらは一般的な選択肢です。したがって、あなたのニーズに最適なものを選んでください。 エキスパートシステム.

ファジー論理と確率

曖昧さと確率はしばしば混同されるが、これらは異なる問いに答えるものである。

クリスプ vs. ファジー

古典集合論とファジィ集合論の比較

ファジーロジックの例

下の図は、メンバーシップ尺度を具体的に示しています。ファジーシステムでは、値は0から1までの数値で表され、1.0は絶対的な真実、0.0は絶対的な虚偽を意味します。

ファジー論理の応用分野

下の表は、有名企業が自社製品にファジー論理を応用している事例を示しています。

注意： これらの製品の多くは、1980年代後半から1990年代にかけて流行した、いわゆる「ファジー家電」ブームの時代に開発されたものです。松下電器産業は2008年からパナソニックとして事業を展開しています。

ファジー論理システムの利点

エンジニアがファジーコントローラを好んで使うのは、それによって不規則な入力に対する耐性を安価に得られるからだ。

• ファジー論理システムの構造はシンプルで理解しやすい
• ファジーロジックは商業的および実用的な目的で広く使用されています
• AIにおけるファジー論理は、機械や消費者製品の制御に役立ちます。
• 厳密な論理説明ではないかもしれないが、実務上受け入れられる論理説明を提供している。
• ファジーロジック入力 データマイニング エンジニアリングにおける不確実性に対処するのに役立ちます
• 正確な入力を必要としないため、概ね堅牢である。
• フィードバックセンサーが反応しなくなった状況でも動作し続けるようにプログラムすることができる。
• システムのパフォーマンスを向上または変更するために簡単に変更できます
• 安価なセンサーを使用できるため、システム全体のコストと複雑さを低く抑えることができます。
• 複雑な問題に対する非常に効果的な解決策を提供する

ファジー論理システムの欠点

• ファジー論理は必ずしも正確ではなく、結果は仮定に基づいて導き出されるため、広く受け入れられない可能性がある。
• ファジーシステムはそれ自体では学習しないが、 ニューラルネットワーク パターン認識能力を持つ
• ファジー知識ベースシステムの妥当性検証には、ハードウェアを用いた広範なテストが必要である。
• 正確なあいまいルールとメンバーシップ関数を設定することは難しい作業です
• ファジー論理は確率論と混同されることが多く、2つの用語が混同される。

よくあるご質問