模糊逻辑教程:什么是 Archi结构、应用、示例
什么是模糊逻辑?
模糊逻辑 被定义为多值逻辑形式,其变量的真值可以是 0 到 1 之间的任意实数。它是部分真值的概念。在现实生活中,我们可能会遇到无法确定语句是真还是假的情况。此时,模糊逻辑为推理提供了非常宝贵的灵活性。
模糊逻辑算法有助于在考虑所有可用数据后解决问题。然后,它会针对给定的输入做出最佳决策。FL 方法模仿人类的决策方式,即考虑数字值 T 和 F 之间的所有可能性。
模糊逻辑系统的历史
虽然模糊逻辑的概念自 1920 年代就已被研究。模糊逻辑这一术语最早于 1965 年由加州大学伯克利分校的 Lotfi Zadeh 教授使用。他观察到,传统的计算机逻辑无法处理代表主观或不明确的人类思想的数据。
模糊算法已应用于从控制理论到人工智能的各个领域。它旨在让计算机确定数据之间的区别,既不是真也不是假。类似于人类的推理过程。比如一点暗,一些亮,等等。
模糊逻辑的特点
以下是模糊逻辑的一些重要特征:
- 灵活且易于实施 机器学习 技术
- 帮助你模仿人类思维的逻辑
- 逻辑可能有两个值,代表两种可能的解决方案
- 非常适合不确定或近似推理的方法
- 模糊逻辑将推理视为传播弹性约束的过程
- 模糊逻辑允许您构建任意复杂度的非线性函数。
- 模糊逻辑应在专家的全面指导下建立
何时不应使用模糊逻辑
然而,模糊逻辑并不是万能的。因此,了解何时不应使用模糊逻辑也同样重要。
以下情况最好不要使用模糊逻辑:
- 如果你觉得将输入空间映射到输出空间不方便
- 当你可以使用常识时,不应使用模糊逻辑
- 许多控制器无需使用模糊逻辑就能完成出色的工作
模糊逻辑 Archi质地
模糊逻辑架构有四个主要部分,如图所示:
规则库
它包含专家提供的所有规则和“如果-那么”条件,用于控制决策系统。模糊理论的最新进展为设计和调整模糊控制器提供了各种方法。这些更新大大减少了模糊规则集的数量。
模糊化
模糊化步骤有助于转换输入。它允许您将清晰的数字转换为模糊集。清晰的输入由传感器测量并传递到控制系统进行进一步处理。如室温、压力等。
推理机
它可以帮助您确定模糊输入与规则之间的匹配程度。根据匹配百分比,它根据给定的输入字段确定需要实施哪些规则。之后,将应用的规则组合起来以制定控制操作。
去模糊化
最后,执行去模糊化过程,将模糊集转换为清晰值。有许多类型的技术可用,因此您需要选择最适合与专家系统一起使用的技术。
模糊逻辑与概率
模糊逻辑 | 机率 |
---|---|
模糊:Tom 在老年人集合内的隶属度为 0.90。 | 概率:汤姆年老的可能性为 90%。 |
模糊逻辑以模糊现象的模型为基础,以真值度作为数学基础。 | 概率是无知的数学模型。 |
清晰与模糊
脆 | 模糊 |
---|---|
它有严格的界限 T 或 F | 具有隶属度的模糊边界 |
一些明确的时间设置可能会模糊 | 它不能很脆 |
真/假 {0,1} | 隶属度值在 [0,1] 上 |
在克里斯普逻辑中,排中律和非矛盾律可能成立,也可能不成立 | 在模糊逻辑中,排中律和非矛盾律成立 |
古典集合与模糊集理论
古典套装 | 模糊集合论 |
---|---|
具有清晰边界的物体类别。 | 物体的类别并没有明显的界限。 |
经典集合由明确的边界定义,即集合边界的位置清晰。 | 模糊集总是具有模糊的边界,即集合边界的位置可能不确定。 |
广泛应用于数字系统设计 | 仅用于模糊控制器。 |
模糊逻辑示例
参见下图。它表明,在模糊系统中,值由 0 到 1 的数字表示。在此示例中,1.0 表示绝对真实,0.0 表示绝对虚假。
模糊逻辑的应用领域
下表显示了著名公司在其产品中对模糊逻辑的应用。
产品 | 公司 | 模糊逻辑 |
---|---|---|
防抱死刹车 | 日产 | 使用模糊逻辑控制危险情况下的刹车取决于车速、加速度、车轮速度和加速度 |
自动变速器 | 挪威克朗/日产 | 模糊逻辑用于根据油门设定、冷却水温度、转速等来控制燃油喷射和点火。 |
汽车发动机 | 本田、日产 | 根据发动机负荷、驾驶风格和道路状况选择齿轮。 |
复印机 | 教规 | 用于根据图像密度、湿度和温度调整鼓电压。 |
巡航控制 | 日产、五十铃、三菱 | 用它来调整油门设置来设定汽车速度和加速度 |
洗碗机 | 松下 | 根据餐具的数量和餐具上的食物量来调整清洁周期、冲洗和清洗策略。 |
电梯控制 | 富士达、三菱电机、东芝 | 根据客流量减少等待时间 |
高尔夫诊断系统 | 丸曼高尔夫 | 根据高尔夫球手的挥杆和体格选择高尔夫球杆。 |
健身管理 | Omron 欧姆龙 | 他们采用模糊规则来检查员工的健康状况。 |
窑炉控制 | 新日铁 | 混合水泥 |
微波炉 | 三菱化学 | 设置 Lunes 功率和烹饪策略 |
掌上电脑 | 日立、夏普、三洋、东芝 | 识别手写汉字 |
等离子蚀刻 | 三菱电机 | 设置蚀刻时间和策略 |
模糊逻辑系统的优点
- 模糊逻辑系统的结构简单易懂
- 模糊逻辑广泛应用于商业和实际用途
- 人工智能中的模糊逻辑可帮助您控制机器和消费产品
- 它可能不会提供准确的推理,但是唯一可接受的推理
- 模糊逻辑 数据挖掘 帮助您处理工程中的不确定性
- 由于不需要精确输入,因此非常可靠
- 可以编程用于当反馈传感器停止工作的情况
- 可以轻松修改以改进或改变系统性能
- 可以使用廉价的传感器,这有助于降低整个系统的成本和复杂性
- 它为复杂问题提供了最有效的解决方案
模糊逻辑系统的缺点
- 模糊逻辑并不总是准确的,因此结果是基于假设来感知的,所以可能不会被广泛接受。
- 模糊系统不具备机器学习以及神经网络类型模式识别的能力
- 模糊知识系统的验证和确认需要使用硬件进行大量测试
- 设定精确的模糊规则和成员函数是一项艰巨的任务
- 一些模糊时间逻辑与概率论和术语相混淆
总结
- 模糊这个词的意思是事物不太清楚或含糊
- 模糊逻辑这个术语最早是在 1965 年由加州大学伯克利分校的 Lotfi Zadeh 教授提出的
- 模糊逻辑是一种灵活且易于实现的机器学习技术
- 当你可以使用常识时,不应使用模糊逻辑
- 模糊逻辑架构有四个主要部分:1)规则库 2)模糊化 3)推理引擎 4)去模糊化
- 模糊逻辑以真值度作为模糊性模型的数学基础,而概率是无知的数学模型
- 清晰集具有严格的边界 T 或 F,而模糊边界具有隶属度
- 经典集广泛应用于数字系统设计,而模糊集仅用于模糊控制器
- 自动变速器、健身管理、高尔夫诊断系统、洗碗机、复印机是模糊逻辑应用的一些领域
- 软计算中的模糊逻辑可帮助您控制机器和消费产品