Introducere în Sistemul Logic Fuzzy
Fuzzy Logic este o abordare de calcul care se bazează pe „Gradul Adevărului” și nu se limitează la „adevărat sau fals” boolean. Termenul „Fuzzy” înseamnă ceva vag sau nu foarte clar. Sistemul Logic fuzzy este aplicat scenariilor în care este dificil de a clasifica stările ca fiind un „adevărat sau fals” binar. Fuzzy Logic poate încorpora valori intermediare precum parțial adevărat și parțial fals. Poate fi implementat pe o gamă largă de dispozitive, de la mic-controler mic la sisteme IT mari. Încearcă să imite luarea deciziilor asemănătoare omului, care poate încorpora toate valorile între Adevărat și Fals.
O arhitectură a sistemului de logică fuzzy
Sistemul Logic Fuzzy are patru componente majore care sunt explicate cu ajutorul diagramei de arhitectură de mai jos:
- Reguli: Baza de reguli constă dintr-un set mare de reguli programate și alimentate de experți care guvernează luarea deciziilor în sistemul Fuzzy. Regulile sunt seturi de declarații „Dacă-Atunci” care decid evenimentul evenimentului în funcție de condiție.
- Fuzzification: Fuzzification convertește intrările brute măsurate de la senzori în seturi fuzzy. Aceste intrări convertite sunt transmise sistemului de control pentru procesare ulterioară.
- Inference Engine: ajută la cartografierea regulilor în setul de date de intrare și deci decide ce reguli trebuie aplicate pentru o intrare dată. Face acest lucru calculând% potrivirea regulilor pentru intrarea dată.
- Defuzificare: este opusul fuzificării. Aici seturile neplăcute sunt transformate în intrări clare. Aceste intrări clare sunt rezultatele sistemului Fuzzy Logic.
Funcția de membru
Funcția de membru definește modul în care intrarea în Sistemul Fuzzy este asociată la valori între 0 și 1. Intrarea este de obicei denumită Univers (U), deoarece poate conține orice valoare. Funcția de membru este definită ca:
μ A: X → (0, 1).
Aici X reprezintă Universul, iar Y reprezintă orice valoare între 0 și 1. Funcția de membru triunghiulară este cea mai frecvent utilizată funcție de membru. O altă funcție de membru include Trapezoidal, Gaussian și Singleton.
De ce și când se folosește logica fuzzy?
Logica Fuzzy este utilă în special atunci când doriți să imitați gândirea asemănătoare omului într-un sistem de control. Mai mult decât raționarea exactității se concentrează pe raționamente acceptabile, care este foarte aproape de modul în care funcționează lumea reală. Este conceput pentru a face față incertitudinilor și este priceput să afle inferențe din concluzie.
Algoritmul Sistemului Logic Fuzzy
- Definiți toate variabilele și termenii care vor acționa ca intrare în Sistemul Fuzzy
- Creați funcția de membru pentru sistem (așa cum este definit mai sus)
- Creați o bază de reguli care va fi mapată la fiecare intrare
- Convertiți intrarea normală în intrare fuzzy care este alimentată cu funcția de membru
- Evaluează rezultatul din funcția de membru
- Combinați toate rezultatele obținute din regulamentul individual
- Convertiți setul fuzzy de ieșire în intrare Crisp (defuzificare)
Aplicarea Sistemului Logic Fuzzy
Fuzzy Logic este adoptat în toate sectoarele majore, dar Automotive rămâne principalii adoptatori. Puține dintre aplicațiile sale sunt enumerate mai jos:
- Nissan folosește Fuzzy Logic pentru a controla sistemul de frânare în caz de pericol. Fuzzy Logic folosește intrări precum viteza, accelerația, impulsul pentru a decide intensitatea frânelor.
- Nissan folosește, de asemenea, Fuzzy Logic pentru a controla cantitatea de injecție de combustibil și aprinderea bazată pe intrări precum RPM-ul motorului, temperatura și capacitatea de încărcare.
- Este utilizat în sateliți și aeronave pentru controlul Altitudinii.
- Mitsubishi folosește Fuzzy Logic pentru a face administrarea elevatorilor mai eficientă, luând trafic ca pasageri.
- Nippon Steel folosește Fuzzy Logic pentru a decide proporția în care trebuie amestecate diferite tipuri de ciment pentru a face un ciment mai durabil.
- Fuzzy Logic își găsește aplicația în industria chimică pentru gestionarea diferitelor procese precum controlul pH-ului, procesul de uscare și procesul de distilare.
- Logica Fuzzy poate fi combinată cu rețeaua neuronală artificială (ANN) pentru a imita modul în care funcționează un creier uman. Logic Fuzzy agregă date și se transformă în informații mai semnificative, care sunt utilizate ca seturi Fuzzy.
Avantajele Sistemului Logic Fuzzy
Mai jos sunt cinci avantaje ale sistemului logic logic:
- Fuzzy Logic poate funcționa cu orice fel de intrare, chiar dacă este nestructurat, denaturat, imprecis sau conține zgomot.
- Fuzzy Logic Construction este foarte ușor de citit și de înțeles, deoarece imită îndeaproape modul în care Human-Mind ia decizia.
- Nuanțele Fuzzy Logic implică utilizarea conceptului cheie de matematică precum Set Theory and Probability, ceea ce îl face apt să rezolve tot felul de provocări cotidiene cu care se confruntă umanitatea.
- Fuzzy Logic poate oferi soluții eficiente pentru o problemă foarte complexă în diferite industrii.
- Sistemul Logic Fuzzy are nevoie de o cantitate foarte mică de date pentru a pregăti un model robust. Prin urmare, are nevoie doar de o cantitate limitată de memorie pentru executarea sa.
Dezavantaje ale sistemului logic Fuzzy
Mai jos sunt primele patru dezavantaje ale sistemului logic logic:
- Nu există o modalitate standard de a rezolva o problemă prin Fuzzy Logic, prin urmare, diferiți experți pot avea o soluție diferită la o problemă care duce la ambiguitate.
- Deoarece Fuzzy Logic System funcționează atât cu date precise cât și precise, astfel încât uneori exactitatea acestora poate fi compromisă.
- Sistemul Logic Fuzzy nu poate învăța din greșelile sau eșecurile sale din trecut, deoarece nu are capacitate de auto-învățare, cum ar fi Machine Learning și Rețea Neurală.
- Din cauza lipsei de standardizare, nu există o modalitate fixă de a găsi reguli și funcții de membru pentru problema dată. Prin urmare, uneori devine dificil să găsești reguli exacte și funcții de membru pentru unele probleme.
Concluzie
Fuzzy Logic oferă o modalitate alternativă de abordare a problemelor din lumea reală în lumea computerelor. Poate fi aplicat cu ușurință la diferite aplicații și sisteme de control care pot beneficia de beneficii pe termen lung. Având în vedere capacitatea sa de a funcționa bine cu „Gradul Adevărului”, aceasta deschide o mulțime de uși către calculul modern. Cu toate acestea, nu este panaceu la toate problemele, deoarece are limitări severe atunci când vine vorba de precizie și incapacitatea sa de a învăța din eșecul său, ca în cazul Învățării automate.
Articole recomandate
Acesta este un ghid al Sistemului Logic Fuzzy. Aici vom discuta de ce și când să utilizăm sistemul fuzzy, cu arhitectură, aplicație și, ultima dată, cu avantaje și dezavantaje. Puteți parcurge și alte articole conexe pentru a afla mai multe -
- Ce este Fuzzy Logic?
- Testare Fuzz
- Companii IoT
- R Cadru de date
- Dispozitiv senzor
- Top 12 tipuri de senzori și aplicațiile lor