Нечітка логічна система - Чому і коли використовувати, архітектуру, застосування

Вступ у нечітку логічну систему

Нечітка логіка - це обчислювальний підхід, який базується на "ступеня істини" і не обмежується булевою "правдою чи помилкою". Термін «нечітке» означає щось невизначене або не дуже зрозуміле. Система нечіткої логіки застосовується до сценаріїв, коли складно класифікувати стани як двійкові «Істинні чи помилкові». Нечітка логіка може включати проміжні значення, такі як частково істинні та частково помилкові. Він може бути реалізований на широкому спектрі пристроїв, починаючи від невеликого мікроконтролера до великих ІТ-систем. Він намагається наслідувати прийняття рішень, схожих на людину, які можуть включати всі цінності між Істинним та Неправдивим.

Архітектура нечіткої логічної системи

Система Fuzzy Logic має чотири основні компоненти, які пояснюються за допомогою наведеної нижче схеми архітектури:

• Правила: База правил складається з великого набору правил, запрограмованих та поданих експертами, які керують прийняттям рішень у нечіткій системі. Правила - це набори висловлювань "Якщо тоді", які визначають виникнення події залежно від умови.
• Fuzzification: Fuzzification перетворює необроблені входи, виміряні від датчиків, у нечіткі множини. Ці перетворені входи передаються в систему управління для подальшої обробки.
• Inference Engine: Він допомагає у зіставленні правил до набору даних та тим самим визначає, які правила слід застосувати для даного вводу. Це робиться шляхом обчислення% відповідності правил для даного вводу.
• Дефузіфікація: це протилежність неясності. Тут нечіткі набори перетворюються на чіткі входи. Ці чіткі входи - це вихід нечіткої логічної системи.

Функція членства

Функція членства визначає, як вхід у нечітку систему відображається на значення від 0 до 1. Введення зазвичай називають Всесвітом (U), оскільки воно може містити будь-яке значення. Функція членства визначається як:

μ A: X → (0, 1).

Тут X являє собою Всесвіт, а Y представляє будь-яке значення від 0 до 1. Функція трикутного членства є найбільш часто використовуваною функцією членства. Інші функції членства включають трапецію, гаусса та синглтона.

Чому і коли використовувати нечітку логіку?

Нечітка логіка особливо корисна, коли ви хочете імітувати людське мислення в системі управління. Більше, ніж міркування точності, він зосереджується на прийнятних міркуваннях, дуже близьких до того, як працює реальний світ. Він розроблений для подолання невизначеностей і досвідчений висновок з висновку.

Алгоритм нечіткої логічної системи

1. Визначте всі змінні та терміни, які будуть діяти як вхід до нечіткої системи
2. Створіть функцію членства в системі (як визначено вище)
3. Створіть Базу правил, яка буде відображена на кожен вхід
4. Перетворити нормальний вхід у нечіткий вхід, який подається на функцію членства
5. Оцініть результат за допомогою функції членства
6. Поєднайте весь результат, отриманий з індивідуального рулету
7. Перетворити вихідний нечіткий набір у чіткий вхід (Defuzzification)

Застосування системи нечіткої логіки

Нечітка логіка приймається у всіх основних галузях, але Автомобільна промисловість залишається головним виробником. Нижче наведено декілька його застосувань:

• Компанія Nissan використовує Fuzzy Logic для управління гальмівною системою у випадку небезпеки. Fuzzy Logic використовує такі входи, як швидкість, прискорення, імпульс для визначення інтенсивності гальм.
• Компанія Nissan також використовує Fuzzy Logic для контролю кількості вприскування палива та запалювання на основі входів, таких як об / хв двигуна, температура та завантаженість.
• Застосовується в супутниках і літальних апаратах для контролю висоти.
• Компанія Mitsubishi використовує Fuzzy Logic для підвищення ефективності управління ліфтами, приймаючи пасажирський рух як вхідний.
• Компанія Nippon Steel використовує нечітку логіку для визначення пропорції, в якій повинні змішуватися різні типи цементу для отримання більш міцного цементу.
• Нечітка логіка знаходить своє застосування в хімічній промисловості для управління різними процесами, такими як контроль рН, процес сушіння та процес перегонки.
• Нечітка логіка може поєднуватися зі штучною нейронною мережею (ANN), щоб імітувати, як працює людський мозок. Fuzzy Logic агрегує дані та перетворюється на більш значущу інформацію, яка використовується як нечіткі набори.

Переваги нечіткої логічної системи

Нижче наведено п'ять переваг нечіткої логічної системи:

• Нечітка логіка може працювати з будь-яким входом, навіть якщо вона неструктурована, спотворена, неточна або містить шум.
• Нечітка логічна конструкція дуже проста для читання та розуміння, оскільки вона тісно імітує те, як людина-розум приймає рішення.
• Нюанси нечіткої логіки передбачають використання таких ключових математичних понять, як теорія набору та ймовірність, яка дозволяє встигати вирішувати всілякі щоденні завдання, з якими стикається людство.
• Нечітка логіка може забезпечити ефективне вирішення дуже складної проблеми в різних галузях.
• Системі Fuzzy Logic потрібно дуже мало даних для підготовки надійної моделі. Тому для його виконання потрібен лише обмежений об'єм пам'яті.

Недоліки нечіткої логічної системи

Нижче наведені чотири недоліки нечіткої логічної системи:

• Не існує стандартного способу вирішення проблеми за допомогою нечіткої логіки, тому різні експерти можуть вирішити проблему, що призводить до неоднозначності.
• Оскільки нечітка логічна система працює як з точними, так і з неточними даними, тому часом її точність може бути порушена.
• Нечітка логічна система не може вчитися на своїх минулих помилках або невдачах, оскільки не має здатності до самонавчання, як машинне навчання та нейромережа.
• Через відсутність стандартизації не існує жодного фіксованого способу пошуку правил та функцій членства для даної проблеми. Тому часом важко знайти точні правила та функції членства для деяких проблем.

Висновок

Нечітка логіка - це альтернативний спосіб підходу до реальних проблем в обчислювальному світі. Його можна легко застосувати до різних застосувань та системи управління, що може отримати довгострокові вигоди. Враховуючи свою здатність добре працювати з "Ступінь Істини", вона відкриває багато дверей для сучасних обчислень. Однак це не панацея від усіх проблем, оскільки вона має суворі обмеження, коли мова йде про точність та її нездатність вчитися на своїй невдачі, як у випадку машинного навчання.

Рекомендовані статті

Це посібник із нечіткої логічної системи. Тут ми обговорюємо, чому і коли використовувати нечітку систему, з архітектурою, застосуванням та останньою з перевагами та недоліками. Ви також можете ознайомитись з іншими нашими пов’язаними статтями, щоб дізнатися більше -

1. Що таке нечітка логіка?
2. Тест на фуз
3. Компанії IoT
4. R кадр даних
5. Датчик пристрою
6. 12 найвищих типів датчиків та їх застосування