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[人工智能] 人工智能——模糊逻辑系统(Fuzzy Logic Systems)

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发表于 2017-4-10 18:15:21 | 显示全部楼层 |阅读模式

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本帖最后由 manew_JR 于 2017-4-10 18:16 编辑

模糊逻辑系统(FLS)相对于不完全,模糊,扭曲或者是不准确的(模糊的)输入产生可接受的并且明确输出的系统

什么是Fuzzy Logic ?
模糊逻辑(FL)是一种类似人类推理的推理方法。FL的方法是模仿人类决策的方式,这种方法涉及数值是和否之间的所有中间可能性
计算机能够理解的常规逻辑块需要精确的输入,并产生一定的输出为真或假,相当于人的是或否。

001.png

模糊逻辑的创始人,Lotfi Zadeh,注意到不同于计算机,人类决策做决定是在是和否之间进行变化的

实现

模糊逻辑基于输入的可能性的水平来实现确定的输出

它可以在各种尺寸和能力的系统中被实现,从小微控制器到大型控制机,以及基于工作站的网络化控制系统。

它可以实现在硬件,软件,或两者的组合的平台上。

我们为什么要使用Fuzzy Logic?
Fuzzy logic对于商用和实际使用都很有帮助
· ·可以控制机器和消费产品。
· ·它可能无法提供准确的推理,但确是可接受的推理。
· ·模糊逻辑有助于处理工程中的不确定性。

模糊逻辑系统结构
它有四个主要部分如图所示−

模糊化模块 −它用来转换系统的输入,这是将清晰的数字转换为为模糊集。它将输入信号分为五个步骤−

LP
x is Large Positive
MP
x is Medium Positive
S
x is Small
MN
x is Medium Negative
LN
x is Large Negative

知识库 −它存储IF-THEN规则由专家系统提供。

推理机制—它模拟人类推理过程,通过基于输入以及IF-THEN 规则进行模糊推理

去模糊化模块 −将由推理引擎获得成清晰的结果集。

fuzzylogic_system.jpg

membership functions基于模糊集的隶属函数
隶属函数
隶属函数允许您量化语言术语,并以图形形式表示模糊集。一个对于模糊集A的隶属函数中定义的任何一个介于中间的值定义为µA:X → [0,1].

在这里,X中所有可能的元素都被映射到介于0和1之间的值中,这被叫做membership value或者是degree of membership它用来确定X中的元素的数量到模糊集合A

· x轴代表论域
· Y轴表示隶属度在[ 0,1 ]区间

可以有多个隶属函数的模糊数值适用。简单隶属函数作为复杂函数的使用,在输出中不增加更多的精度。

All membership functions for LP, MP, S, MN, and LN are shown as below −

003.jpg

对于LP, MP, S, MN,以及LN的所有隶属函数如下所示
三角形隶属函数的形状是最常见的,还有各种其他隶属函数的形状,比如梯形,高斯。

在这里,5级模糊器的输入从-10伏到10伏之间进行变化。因此相应的输出也改变

模糊逻辑系统的例子
让我们考虑5模糊逻辑系统空调系统。该系统通过比较室内温度和目标温度值来调节空调器的温度。
fuzzylogic_ac_system.jpg

逻辑
· ·定义语言变量和条件。
· ·为这些变量构造隶属函数。
· ·规则知识库的构建。
· ·转换数据到数据集使用脆模糊隶属函数。(模糊化)
· ·评价规则库中的规则。(推理机)
· ·从每一个规则结合推理结果。(推理机)
· ·转换输出数据为非模糊值。(去模糊化)

逻辑开发

步骤1:定义语言变量和术语
语音变量是由简单的词汇或者是语句组成的输入和输出变量。对于室内温度来说,cold,warm,hot等等都是语音变量

Temperature (t) = {very-cold, cold, warm, very-warm, hot}

这个集合中的每个成员都是一个语言术语,它可以覆盖整个温度值的某些范围。

步骤2:为他们构建成员函数
温度变量的隶属度函数,如图所示−
membership_function_ac.jpg

步骤3:构建知识库中的规则
创建一个室内温度值的矩阵以及空调系统预计能提供的目标温度值矩阵

QQ截图20170410181206.png
根据 IF-THEN-ELSE结构形式建立一套规则形成知识库

QQ截图20170410181223.png

步骤4获得模糊值
Fuzzy set operations进行规则的运算。对于OR以及AND的操作分别为Max和Min。结合所有的计算结果来形成一个最后的结果。计算的结果是一个模糊值

步骤5:进行模糊化
然后,根据模糊隶属度函数对输出变量进行去模糊化

defuzzified_value.jpg


Fuzzy Logic的应用领域
模糊逻辑的主要应用领域是作为−

汽车系统
·自动变速箱
·四轮转向
·车辆环境控制

消费电子产品
· ·高保真音响系统
· ·复印机
· ·仍然和摄像机
· ·电视

国内货物
· ·微波炉
· ·冰箱
· ·烤面包机
· ·真空吸尘器
· ·洗衣机

环境控制
· ·空调/热水器/烘干机
· ·加湿器

FLSs的优势
· ·数学概念在模糊推理是很简单的。
· ·可以修改的FLS只是添加或删除规则的模糊逻辑的灵活性。
· ·模糊逻辑系统可以针对精确的,扭曲的,嘈杂的输入信息。
· ·FLSs易于构建和理解。
· ·模糊逻辑在所有生活领域,包括药物的复杂问题都是一个可行的解决方案,因为它类似于人类的推理和决策

FLSs的劣势
   ·没有很系统的方法来设计模糊系统。
·   他们只有遇到相对简单问题时才是可行的。
·   适用于不需要高精度的问题。





原文标题:Artificial Intelligence - Fuzzy Logic Systems
原文链接:https://www.tutorialspoint.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence_fuzzy_logic_systems.htm






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本帖最后由 manew_JR 于 2017-4-10 18:16 编辑


模糊逻辑系统(FLS)相对于不完全,模糊,扭曲或者是不准确的(模糊的)输入产生可接受的并且明确输出的系统

什么是Fuzzy Logic ?

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