Einführung in die Fuzzy-Logik
Es ist ein Denkansatz, Entscheidungen des Menschen zu treffen, bei denen der digitale Wert ja oder nein ist. Die Fuzzy-Logik verwendet einen Fuzzy-Satz mit einem Fuzzy-Logik-Computerprozess unter Verwendung natürlicher Sprache. Sie werden in regelbasierten automatischen Steuerungen angewendet, die eine nichtlineare Zuordnung herstellen und von den Verbrauchern als eine entworfene Methode angesehen werden. Dieses System arbeitet nach dem Prinzip, dass der Wahrscheinlichkeit des Eingangszustands ein bestimmter Ausgang zugeordnet wird. Das Wort Fuzzy bedeutet Präzision bis zur Ungenauigkeit. Die Fuzzy-Logik besteht aus vier Komponenten: Fuzzifier, Rules, Inference Engine und Defuzzifier. In Fuzzy True werden Aussagen zu einer Frage des Grades.
Definition
Es ist als eine Steuerlogik definiert, die vorgibt, Eingabe- und Ausgabegrade zu verwenden, um das menschliche Denken mit der Integration einer regelbasierten Implementierung abzuschätzen. Die Technik, die bei der Manipulation unerwünschter Informationen oder Fakten verwendet wird und mit einem gewissen Grad an Unsicherheit verbunden ist.
Grundlegendes zur Fuzzy-Logik
Vor dem Verstehen ist es gut, grundlegende Begriffe zu kennen, um fortzufahren. Sprachvariablen sind die Eingabe- oder Ausgabevariablen, deren Werte Wörter und keine Zahlen sind. Beispiele Temperatur (t) als Variable. Als nächstes sind Zugehörigkeitsfunktionen die kontextabhängige Verwendung, um die nicht-unscharfen Werte abzubilden. Als Beispiel für Temperaturvariablen gehören zu den Zugehörigkeitsfunktionen:
T (Temperatur) = (kalt, halten, warm)
Es hat Verknüpfungen wie Konjunktionen und Disjunktionen für den impliziten Grad. Und verfügt über eine Reihe von Inferenzregeln, um eine Entscheidung zu treffen. Sie helfen dabei, eine Art menschliches Fachwissen zu repräsentieren.
Wie macht Fuzzy Logic das Arbeiten so einfach?
In einigen Szenarien werden mathematische Modelle erstellt, um nichtlineare Systeme zu verarbeiten. In den letzten Tagen lag der Fokus darauf, sie zu geringeren Kosten zu erreichen, was dann zu einer erneuten Fuzzy-Logik führte. Bei sehr komplizierten Systemen sind mehrere Iterationsschritte erforderlich, um einen Regelsatz zu finden. Es funktioniert mit neuronalen Netzen, um das Clustering so einfach wie möglich zu gestalten. Das Konzept der Fuzzy-Logik basiert auf menschlichen Überlegungen und erleichtert daher die Arbeit erheblich.
Was kann man mit Fuzzy Logic machen?
Es ist ein regelbasiertes Phänomen und basiert auf Software für künstliche Intelligenz, die auch als Teilmenge der KI betrachtet wird. Sie können auf technische Anwendungen angewendet werden und erscheinen in nichttechnischen Anwendungen wie der medizinischen Diagnose und der Lageranwendung. Im Allgemeinen werden sie auf fast alle Systeme angewendet, die über Eingabe- und Ausgabelogik verfügen.
Arbeiten mit Fuzzy Logic
Die Fuzzy-Logik arbeitet mit den Konzepten von Mengen, und die Ausgabeentscheidungen basieren auf den Annahmen. Die Fuzzy-Menge hat einen Wertebereich von (0, 1). Sie arbeiten nach Fuzzy-Regeln, nämlich nach der If-Then-Regel. Argumentation in Fuzzy-Logik ist die wichtigste Sache, die 1 für den wahren Wert und 0 für einen falschen Wert ergibt. Und Ungenauigkeit für Teilwerte. Alle diese Fuzzy-Aktionen sind zu einer Systemausgabe zusammengefasst. Nehmen wir zum Beispiel ein Beispiel:
- Ist Samstag ein Wochenendtag? Die unscharfe Antwort ist 1, wahr.
- Ist Sonntag ein Wochentag? Die unscharfe Antwort ist 0, 9.
Zunächst wird die Menge der Eingabedaten gruppiert und unter Verwendung von Zugehörigkeitsfunktionen und sprachlichen Begriffen in eine unscharfe Menge umgewandelt. Dieser Vorgang wird als Fuzzification bezeichnet. Basierend auf den organisierten Regeln wird eine Schlussfolgerung gezogen. Schließlich wird während des Defuzzifizierungsschritts die erhaltene Fuzzy-Ausgabe mit Hilfe von Zugehörigkeitsfunktionen auf eine gestochen scharfe Ausgabe abgebildet.
Zum Beispiel spielt in Klimaanlagen ein Fuzzy-Logik-System eine Rolle, indem sprachliche Variablen für die Temperatur deklariert werden, Zugehörigkeitssätze (0, 1) und der Satz von Regeln durch den Prozess der Fuzzifizierung definiert werden, wodurch der Fuzzy-Satz und die Auswertung wie eine UND-, ODER-Operationsregel gestaucht werden wird von der Inferenzmaschine durchgeführt und schließlich wird die gewünschte Ausgabe durch Defuzzifizierung in nicht-unscharfe Zahlen umgewandelt.
Vorteile von Fuzzy Logic
- Es erkennt Arbeiten an kommerziellen und praktischen Ansätzen an.
- Sie sind auf ihre Einfachheit und Flexibilität ausgerichtet und werden auf verschiedene technische Produkte angewendet. Es hilft, nichtlineare Funktionen zu konstruieren.
- Algorithmen und mathematische Konzepte hinter dem Fuzzy-System sind einfach und sehr natürlich.
- Es vereinfacht die konventionelle Systemimplementierung und ist leicht verständlich.
Warum sollten wir Fuzzy Logic verwenden?
Fuzzy-Logik ist verständlicher und in vielen Technologien einfacher zu verwenden. Sie verallgemeinern die als Wahrscheinlichkeitsgrad bezeichnete binäre Verteilung. Fachleute und Akademiker erforschen die Fuzzy-Logik-Notwendigkeiten und die damit verbundenen Technologien, um einen unsicheren Informationsansatz zu lösen. Die Forschungen haben vor kurzem damit begonnen, dass sie sich gut für Steuersystemanwendungen eignen, die bei der Vorhersage von Wetter- und Erdbebenereignissen in China helfen.
Fuzzy Logic Scope
Heutzutage gab es Fuzzy-Logik-Systeme für Anwendungen wie Videografie, Telekommunikation, Waschmaschinen, Autos und Klimaanlagen. Sie werden häufig bei der Kanalentzerrung, Signalerkennung und Signalverarbeitung eingesetzt. In einigen Bereichen spielt die Fuzzy-Logik eine wichtige Rolle in Fernsehgeräten, Hi-Fi-Geräten und Mikrowellenherden von Automobilsystemen. In der Luft- und Raumfahrt werden sie zur Satellitensteuerung und Höhenbestimmung in Raumfahrzeugen eingesetzt.
Warum brauchen wir Fuzzy Logic?
Es hilft bei der Implementierung künstlicher Intelligenz. Sie dienen als Entscheidungshilfe für Führungskräfte in der Wirtschaft. Es hilft bei der Berechnung der natürlichen Sprache mit ungenauen Wahrscheinlichkeiten. Alle Fuzzy-Logic-Real-Anwendungen beinhalten sprachliche Variablen (das Konzept der Präzision). Sie haben eine hohe Kompetenz in der Formulierung von Bereichen wie Medizin und anderen Konfliktsituationen.
Wie hilft Ihnen dieses Fuzzy-Logic-Tool beim Karrierewachstum?
Es ist immer wieder spannend, mit den neuesten und besten Technologien zu arbeiten, um geschäftliche Probleme zu lösen. Die Auswirkungen der Fuzzy-Logik auf die Beschäftigung sind hoch. Es gibt einen stetig wachsenden Markt für Fachleute, die sich das Erlernen von Fuzzy-Konzepten gönnen. Sie könnten eine Karriere in den Spezialgebieten Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Mathematik finden. Diese Fachleute finden ihre Rolle in den Bereichen Fertigung, Maschinen, Finanzen und Buchhaltung.
Fazit
Abschließend haben wir uns mit den Grundlagen dieses Systems beschäftigt und daran gearbeitet. Dies hilft Ihnen, den Umfang von Fuzzy in einer Echtzeitumgebung zu verstehen. Es ist wahrscheinlich, dass sie ihre Sichtbarkeit und Akzeptanz zerstreuen. Sie nahmen einen breiten Platz in Forschung und Entwicklung ein; Genau diese Anwendungen finden sich in mathematischen und wissenschaftlichen Arbeiten. Es gibt auch zahlreiche andere Anwendungen, in denen Fuzzy-Logik entwickelt werden muss. In den kommenden Jahren spielt es eine wichtige Rolle bei der Entwicklung realer Anwendungen.
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