Что такое нечеткая логика? ArchiСхема архитектуры и применение
Эвелин Кларк
⚡ Умное резюме
Нечеткая логика — это метод рассуждений с множеством значений, в котором истина принимает любое действительное значение от 0 до 1, что позволяет машинам обрабатывать нечеткую, частичную и неопределенную информацию примерно так же, как это делает человеческое суждение.
Что такое нечеткая логика?
Нечеткая логика Нечеткая логика — это многозначная логика, в которой истинностное значение переменной может быть любым действительным числом от 0 до 1. Она обрабатывает концепцию частичной истинности. В реальной жизни мы часто сталкиваемся с ситуацией, когда не можем решить, является ли утверждение полностью истинным или полностью ложным. В этом случае нечеткая логика предлагает очень ценную гибкость для рассуждений.
Это значение называется степень членства: 0 означает полное отсутствие принадлежности, 1 — полную принадлежность, а 0.7 — частичную принадлежность. Нечеткий алгоритм взвешивает все доступные данные по этой шкале, а затем принимает наилучшее возможное решение для заданных входных данных. Метод имитирует процесс принятия решений человеком, который рассматривает все возможные варианты между цифровыми значениями T и F.
История систем нечеткой логики
Многозначная логика старше своего названия: Ян Лукасевич описал трёхзначную логику ещё в 1920-х годах. Решающий шаг был сделан в 1965 году, когда Лотфи Заде, профессор Калифорнийского университета в Беркли, опубликовал статью на эту тему. «Нечеткие множества» in Информация и контрольОн заметил, что традиционная компьютерная логика не способна обрабатывать данные, отражающие субъективные или неясные человеческие представления.
Идея нашла применение в аппаратной части в 1974 году, когда Эбрахим Мамдани создал первый работающий нечеткий контроллер для парового двигателя; японские производители коммерциализировали его в 1980-х годах. Нечеткие алгоритмы теперь охватывают широкий спектр областей, от теории управления до искусственный интеллектэто позволяет компьютеру различать данные, которые не являются ни строго истинными, ни строго ложными — «немного темно», «довольно светло» и так далее.
Характеристики нечеткой логики
Вот некоторые важные характеристики нечеткой логики:
- Гибкость и простота реализации машинного обучения или техника
- Помогает вам имитировать логику человеческого мышления.
- Истина не ограничивается двумя значениями; любая степень от 0 до 1 может представлять собой решение.
- 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
Нечеткая логика никогда не является панацеей от всех болезней. Не менее важно понимать, где ее не следует использовать.
Вот несколько ситуаций, в которых лучше избегать нечеткой логики:
- Если невозможно удобно сопоставить входное пространство с выходным пространством
- Нечеткая логика не должна использоваться, если проблема уже решена с помощью здравого смысла.
- Многие традиционные контроллеры прекрасно справляются со своей задачей и без какой-либо нечеткой логики.
Нечеткая логика Archiтекстура
Архитектура нечеткой логики состоит из четырех основных частей, и на приведенной ниже диаграмме показано, как четкий входной сигнал проходит через все эти части:
База правил
Он содержит все правила и условия «ЕСЛИ-ТО», предлагаемые экспертами для управления системой принятия решений. Последние работы в области теории нечетких множеств предлагают различные методы проектирования и настройки нечетких контроллеров, и эти методы значительно сокращают количество правил, необходимых для нечеткого множества.
фаззификации
Фазификация преобразует входные данные: она превращает четкие числа в нечеткие множества. Четкие входные данные измеряются датчиками — температурой в помещении, давлением и т. д. — и передаются в систему управления для дальнейшей обработки. Преобразование осуществляется с помощью функция принадлежности, кривая, которая сопоставляет каждое возможное входное значение со степенью принадлежности от 0 до 1.
Механизм логического вывода
Он определяет степень соответствия между нечеткими входными данными и каждым правилом. На основе этого процентного соответствия он решает, какие правила необходимо применить к данному полю ввода. Затем примененные правила объединяются для разработки управляющих воздействий.
дефаззификация
Наконец, дефаззификация преобразует нечеткие множества обратно в одно четкое значение. Существует несколько методов — центроид, биссектриса и метод, основанный на максимуме Это обычные варианты — поэтому выберите тот, который лучше всего вам подходит. экспертная система.
Нечеткая логика против вероятности
Нечеткость и вероятность часто путают, хотя они отвечают на разные вопросы.
| 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. | Оно не может быть хрустящим. |
| Верно/Неверно {0,1} | Значения членства на [0,1] |
| В рамках четкой логики закон исключенного третьего и непротиворечие могут выполняться, а могут и не выполняться. | В нечеткой логике действуют законы 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 преимущественно в нечетких контроллерах и системах приблизительного рассуждения. |
Примеры нечеткой логики
Приведенная ниже диаграмма наглядно демонстрирует шкалу принадлежности. В нечеткой системе значения обозначаются числом от 0 до 1, где 1.0 означает абсолютную истину, а 0.0 — абсолютную ложь.
Области применения нечеткой логики
В таблице ниже показаны примеры применения нечеткой логики известными компаниями в своей продукции.
| Продукт | O компании | Нечеткая логика |
|---|---|---|
| Антиблокировочная система тормозов | Nissan | Используйте нечеткую логику для управления тормозами в опасных ситуациях в зависимости от скорости автомобиля, ускорения, скорости вращения колес и ускорения колес. |
| 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 | Используется для выбора передачи в зависимости от нагрузки на двигатель, 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. | Используется для регулировки положения дроссельной заслонки, чтобы установить скорость и ускорение автомобиля. |
| Посудомоечная машина | Matsushita | Используется для регулировки цикла мойки, стратегий ополаскивания и мытья в зависимости от количества посуды и количества еды, подаваемой на ней. |
| Управление лифтом | Фуджитек, Мицубиси Электрик, Тошиба | Используется для сокращения времени 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 | Для проверки пригодности сотрудников применялись нечеткие правила. |
| Управление печью | Ниппон Стил | Смеси цементные |
| Микроволновая печь | Мицубиси Кемикал | Настраивает мощность и стратегию приготовления пищи. |
| Карманный компьютер | Хитачи, Шарп, Саньо, Тошиба | Распознает рукописные символы кандзи |
| Плазменное травление | Mitsubishi Electric | Устанавливает время и стратегию травления |
Примечание: Многие из этих товаров относятся к периоду бурного развития бытовой техники с функцией зумирования в конце 1980-х и 1990-х годов; компания Matsushita с 2008 года работает под торговой маркой Panasonic.
Преимущества системы нечеткой логики
Инженеры продолжают использовать нечеткие контроллеры, потому что они позволяют недорого обеспечить устойчивость к некорректным входным сигналам.
- Структура систем нечеткой логики проста и понятна.
- Нечеткая логика широко используется в коммерческих и практических целях.
- Нечеткая логика в искусственном интеллекте помогает управлять машинами и потребительскими товарами.
- Возможно, это не совсем точное обоснование, но оно приемлемо на практике.
- Нечеткая логика в Добыча данных помогает справиться с неопределенностью в инженерной сфере.
- В основном надёжный, поскольку не требует точных входных данных.
- Его можно запрограммировать на продолжение работы в ситуациях, когда датчик обратной связи перестает реагировать.
- Его можно легко изменить для улучшения или изменения производительности системы.
- Можно использовать недорогие датчики, что помогает снизить общую стоимость и сложность системы.
- Это обеспечивает высокоэффективное решение сложных проблем.
Недостатки систем нечеткой логики
- Нечеткая логика не всегда точна; результаты получены на основе предположений, поэтому они могут не получить широкого признания.
- Нечеткие системы сами по себе не обучаются, в отличие от... нейронной сети благодаря своей способности распознавать образы
- Для проверки и подтверждения работоспособности нечеткой системы, основанной на знаниях, необходимы обширные испытания на аппаратном обеспечении.
- Установление точных нечетких правил и функций принадлежности — сложная задача.
- Нечеткую логику часто путают с теорией вероятностей, и эти два понятия часто смешиваются.
