Introduzione a Fuzzy Logic
È un approccio di ragionamento per prendere decisioni da parte degli umani che implicano un valore digitale sì o no. La logica fuzzy utilizza un set fuzzy con un processo al computer con logica fuzzy che utilizza il linguaggio naturale. Sono applicati in controllori automatici basati su regole che stabiliscono una mappatura non lineare e sono considerati un metodo progettato dai consumatori. Questo sistema funziona in base al principio in base alla probabilità dello stato di input a cui è stato assegnato un determinato output. La parola fuzzy significa precisione all'imprecisione. La logica fuzzy comprende quattro componenti: fuzzificatore, regole, motore di inferenza, defuzzificatore. In fuzzy affermazioni vere diventano una questione di laurea.
Definizione
È definita come una logica di controllo che finge di utilizzare i gradi di input e output per stimare il ragionamento umano con l'integrazione dell'implementazione basata su regole. La tecnica utilizzata nella manipolazione di informazioni o fatti indesiderati che comporta un certo grado di incertezza.
Comprensione di Fuzzy Logic
Prima di capire, è bene conoscere i termini di base per andare avanti. Le variabili linguistiche sono le variabili di input o output i cui valori sono parole, non un numero. esempi di temperatura (t) come variabile. Successivamente, le funzioni di appartenenza sono l'uso dipendente dal contesto per mappare i valori non fuzzy. ad esempio, come esempio di variabili di temperatura, le funzioni di appartenenza includono:
T (temperatura) = (freddo, mantieni, caldo)
Ha connettivi come congiunzioni e disgiunzioni per il grado di implicitamente. E ha una serie di regole di inferenza per fare una dichiarazione di decisione. Aiutano a rappresentare una sorta di competenza umana.
In che modo Fuzzy Logic rende il lavoro così facile?
In alcuni scenari, i modelli matematici sono costruiti per elaborare sistemi non lineari. Nei giorni scorsi l'obiettivo è quello di raggiungerli a costi inferiori, il che ha portato a una rinnovata logica fuzzy. Per trovare un insieme di regole sono richiesti diversi passaggi di iterazioni da parte di sistemi molto complicati. Funziona con le reti neurali per rendere il set di clustering il più semplice possibile. Il concetto di logica fuzzy si basa sul ragionamento umano ed è per questo che rende il lavoro abbastanza semplice.
Cosa puoi fare con Fuzzy Logic?
È un fenomeno basato sulle regole e si basa su un software di intelligenza artificiale che è anche considerato un sottoinsieme dell'IA. Possono essere applicati ad applicazioni di ingegneria e sono apparsi in applicazioni non di ingegneria come la diagnosi medica, l'applicazione di riserva, in generale, sono applicati quasi a tutti i sistemi che hanno una logica di input e output.
Lavorare con Fuzzy Logic
La logica fuzzy funziona sui concetti di insiemi e le decisioni di output si basano sui presupposti. L'insieme fuzzy ha un intervallo di valori di (0, 1). Funzionano in base a regole fuzzy, ovvero regole if-then. Il ragionamento nella logica fuzzy è la questione più importante che dà 1 per il valore vero e 0 per un valore falso. E imprecisione per valori parziali. Tutte queste azioni fuzzy raggruppate insieme per formare un output di sistema. Ad esempio, facciamo un esempio:
- Sabato è un giorno del fine settimana? la risposta fuzzy è 1, vero.
- La domenica è un giorno feriale? la risposta fuzzy è 0.9.
Innanzitutto, l'insieme dei dati di input viene raggruppato e trasformato in un insieme sfocato utilizzando le funzioni di appartenenza e i termini linguistici. Questo processo è definito come fuzzificazione. Sulla base dell'insieme di regole organizzate viene fatta un'inferenza. Infine, durante la fase di defuzzificazione, l'output fuzzy prodotto viene mappato su output nitido con l'aiuto delle funzioni di appartenenza.
Ad esempio, nel sistema di condizionamento d'aria il sistema a logica fuzzy gioca un ruolo dichiarando le variabili linguistiche per la temperatura, definendo i set di appartenenza (0, 1) e l'insieme di regole attraverso il processo di fuzzificazione che frantuma l'insieme fuzzy e la valutazione come AND, OR rule di funzionamento viene eseguito dal motore di inferenza e infine l'output desiderato viene convertito in numeri non fuzzy usando la defuzzificazione.
Vantaggi di Fuzzy Logic
- Riconosce il lavoro su approcci commerciali e pratici.
- Sono diretti per la sua semplicità e flessibilità e applicati a vari prodotti di ingegneria. Aiuta a costruire funzioni non lineari.
- Algoritmi e concetti matematici alla base del sistema fuzzy sono facili e molto naturali.
- Semplifica l'implementazione convenzionale del sistema e il loro lavoro è di facile comprensione.
Perché dovremmo usare la logica fuzzy?
La logica fuzzy è più comprensibile e più facile da usare in molte tecnologie. Generalizzano la distribuzione binaria definita come il grado di possibilità. Persone nei settori industriali e delegati accademici stanno esplorando le necessità della logica fuzzy e le relative tecnologie per risolvere un approccio informativo incerto. Recentemente è stato avvocato dalle ricerche in quanto ben si adattano alle applicazioni dei sistemi di controllo che aiutano nelle previsioni meteorologiche e dei terremoti in Cina.
Fuzzy Logic Scope
Oggi è possibile trovare sistemi di logica fuzzy in applicazioni come videografia, telecomunicazioni, lavatrici, macchine, aria condizionata. sono stati ampiamente utilizzati nell'equalizzazione dei canali, nella rilevazione del segnale, nell'elaborazione del segnale. Ci sono alcune aree in cui la logica fuzzy svolge un ruolo vitale nei televisori dei sistemi automobilistici, nell'hi-fi e nei forni a microonde. Nel settore aerospaziale, sono implementati per il controllo satellitare, la decisione di altitudine in veicoli spaziali.
Perché abbiamo bisogno di Fuzzy Logic?
Aiuta a implementare l'intelligenza artificiale. Agiscono come uno strumento di supporto decisionale per i manager nel settore aziendale. Aiuta a calcolare il linguaggio naturale con probabilità imprecise. Tutte le vere applicazioni logiche fuzzy coinvolgono variabili linguistiche (il concetto di precisione). Hanno un alto potere nella formulazione di campi come la medicina e altre situazioni di conflitto.
In che modo questo strumento di logica fuzzy ti aiuterà nella crescita della carriera?
È sempre emozionante lavorare con le ultime e buone tecnologie per risolvere i problemi aziendali. L'impatto della logica fuzzy sull'occupazione aumenta. Esiste un mercato in continua crescita per i professionisti che si abbandonano all'apprendimento di concetti confusi. Potresti trovare una carriera nel campo della specializzazione dell'apprendimento automatico, dell'intelligenza artificiale e della matematica Questi professionisti trovano il loro ruolo nella produzione, nelle macchine, nella finanza e nella contabilità.
Conclusione
In conclusione, abbiamo fatto le basi di questo sistema e ci abbiamo lavorato. Dal momento che ciò ti aiuterà a comprendere l'ambito di fuzzy in un ambiente in tempo reale. È probabile che spargano la loro natura in visibilità e accettazione. Hanno preso un posto ampio nella ricerca e sviluppo; proprio queste applicazioni possono essere trovate in opere matematiche e scientifiche. Esistono anche numerose altre applicazioni in cui è necessario sviluppare la logica fuzzy. Nei prossimi anni, svolge un ruolo importante nello sviluppo di applicazioni nella vita reale.
Articolo raccomandato
Questa è stata una guida a Cos'è Fuzzy Logic ?. Qui abbiamo discusso dei vantaggi e della crescita della carriera di Fuzzy Logic insieme a Scope. Puoi anche consultare i seguenti articoli per saperne di più -
- Che cos'è il data mining?
- Che cos'è il DOS? | Tutto su DOS
- Che cos'è Selenium Web Driver?
- Comprensione del concetto di Botnet