Unscharfe Logik ist definiert als eine vielwertige Logikform, bei der die Wahrheitswerte der Variablen eine beliebige reelle Zahl zwischen 0 und 1 sein können. Sie ist das Griffkonzept der partiellen Wahrheit. Im wirklichen Leben können wir auf eine Situation stoßen, in der wir nicht entscheiden können, ob eine Aussage wahr oder falsch ist. In diesem Fall bietet die Fuzzy-Logik eine sehr wertvolle Flexibilität bei der Argumentation.
Der Fuzzy-Logik-Algorithmus hilft dabei, ein Problem zu lösen, nachdem er alle verfügbaren Daten berücksichtigt hat. Dann trifft er die bestmögliche Entscheidung für die gegebene Eingabe. Die FL-Methode ahmt die menschliche Entscheidungsfindung nach, bei der alle Möglichkeiten zwischen den digitalen Werten T und F berücksichtigt werden.
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Obwohl das Konzept der Fuzzy-Logik schon seit den 1920er Jahren erforscht wurde. Der Begriff Fuzzy-Logik wurde erstmals 1965 von Lotfi Zadeh, einem Professor der UC Berkeley in Kalifornien, verwendet. Er stellte fest, dass die herkömmliche Computerlogik nicht in der Lage war, Daten zu verarbeiten, die subjektive oder unklare menschliche Vorstellungen repräsentierten.
Der Fuzzy-Algorithmus wurde in verschiedenen Bereichen angewandt, von der Kontrolltheorie bis zur KI. Er wurde entwickelt, um dem Computer die Möglichkeit zu geben, zwischen Daten zu unterscheiden, die weder wahr noch falsch sind. Er ähnelt dem menschlichen Denkprozess. Wie z.B. Wenig dunkel, etwas hell, etc.
Hier sind einige wichtige Merkmale der Fuzzy-Logik:
Fuzzy-Logik ist jedoch nie ein Allheilmittel. Deshalb ist es genauso wichtig zu verstehen, wo wir Fuzzy-Logik nicht einsetzen sollten.
Hier gibt es bestimmte Situationen, in denen du Fuzzy Logic besser nicht verwendest:
Die Fuzzy Logic-Architektur besteht aus vier Hauptteilen, wie im Diagramm dargestellt:
Sie enthält alle Regeln und die Wenn-dann-Bedingungen, die von den Experten zur Steuerung des Entscheidungssystems angeboten werden. Die jüngsten Aktualisierungen der Fuzzy-Theorie bieten verschiedene Methoden für den Entwurf und die Abstimmung von Fuzzy-Reglern. Diese Aktualisierungen reduzieren die Anzahl der Fuzzy-Regeln erheblich.
Der Schritt der Fuzzifizierung hilft bei der Umwandlung von Eingaben. Er ermöglicht es dir, klare Zahlen in unscharfe Mengen umzuwandeln. Knackige Eingaben werden von Sensoren gemessen und zur weiteren Verarbeitung an das Kontrollsystem weitergeleitet. Zum Beispiel Raumtemperatur, Druck usw.
Sie hilft dir, den Grad der Übereinstimmung zwischen der Fuzzy-Eingabe und den Regeln zu bestimmen. Anhand der prozentualen Übereinstimmung bestimmt sie, welche Regeln für das gegebene Eingabefeld impliziert werden müssen. Danach werden die angewandten Regeln kombiniert, um die Kontrollmaßnahmen zu entwickeln.
Zuletzt wird die Defuzzifizierung durchgeführt, um die unscharfen Mengen in einen eindeutigen Wert umzuwandeln. Es gibt viele Arten von Techniken, daher musst du diejenige auswählen, die sich am besten für die Verwendung mit einem Expertensystem eignet.
| Unscharfe Logik | Wahrscheinlichkeit |
|---|---|
| Unscharf: Toms Grad der Zugehörigkeit zur Gruppe der alten Menschen ist 0,90. | Wahrscheinlichkeit: Die Wahrscheinlichkeit, dass Tom alt ist, liegt bei 90%. |
| Die Fuzzy-Logik nimmt Wahrheitsgrade als mathematische Grundlage für das Modell des Vagheitsphänomens. | Die Wahrscheinlichkeitsrechnung ist ein mathematisches Modell der Unwissenheit. |
| Knackig | Fuzzy |
|---|---|
| Es hat eine strenge Grenze T oder F | Fuzzy-Grenze mit einem Zugehörigkeitsgrad |
| Einige knackige Zeitmengen können unscharf sein | Es kann nicht knackig sein |
| Wahr/Falsch {0,1} | Mitgliedschaftswerte auf [0,1] |
| In der Crisp-Logik kann das Gesetz der ausgeschlossenen Mitte und der Nicht-Widersprüchlichkeit gelten oder nicht | In der Fuzzy-Logik gelten die Gesetze der ausgeschlossenen Mitte und der Nicht-Widersprüchlichkeit |
| Klassische Menge | Unscharfe Mengenlehre |
|---|---|
| Klassen von Objekten mit scharfen Grenzen. | Klassen von Objekten haben keine scharfen Grenzen. |
| Eine klassische Menge ist durch scharfe Grenzen definiert, d.h. es besteht Klarheit über die Lage der Mengengrenzen. | Eine unscharfe Menge hat immer mehrdeutige Grenzen, d. h., es kann Unklarheit über die Lage der Mengengrenzen herrschen. |
| Weit verbreitet in der digitalen Systementwicklung | Wird nur in Fuzzy-Reglern verwendet. |
Siehe das unten stehende Diagramm. Es zeigt, dass in einem Fuzzy-System die Werte mit einer Zahl zwischen 0 und 1 angegeben werden. In diesem Beispiel steht 1,0 für absolute Wahrheit und 0,0 für absolute Falschheit.
Die untenstehende Tabelle zeigt die Anwendung von Fuzzy Logic in den Produkten bekannter Unternehmen.
| Produkt | Unternehmen | Fuzzy-Logik |
|---|---|---|
| Antiblockiersystem | Nissan | Fuzzy-Logik zur Steuerung der Bremsen in Gefahrensituationen in Abhängigkeit von Fahrzeuggeschwindigkeit, Beschleunigung, Raddrehzahl und Beschleunigung verwenden |
| Autogetriebe | NOK/Nissan | Fuzzy-Logik wird verwendet, um die Kraftstoffeinspritzung und die Zündung auf der Grundlage von Drosselklappenstellung, Kühlwassertemperatur, Drehzahl usw. zu steuern. |
| Automotor | Honda, Nissan | Damit wählst du das Getriebe je nach Motorlast, Fahrstil und Straßenbedingungen aus. |
| Kopiergerät | Canon | Zur Anpassung der Trommelspannung in Abhängigkeit von Bilddichte, Feuchtigkeit und Temperatur. |
| Tempomat | Nissan, Isuzu, Mitsubishi | Zum Einstellen von Geschwindigkeit und Beschleunigung des Fahrzeugs |
| Geschirrspüler | Matsushita | Zum Einstellen des Reinigungszyklus, der Spül- und Waschstrategien in Abhängigkeit von der Anzahl des Geschirrs und der Menge der darauf servierten Speisen. |
| Steuerung des Aufzugs | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Nutze es, um Wartezeiten je nach Passagieraufkommen zu reduzieren |
| Golf-Diagnosesystem | Maruman Golf | Wählt den Golfschläger anhand des Schwungs und des Körperbaus des Golfers aus. |
| Fitness-Management | Omron | Fuzzy-Regeln, die sie implizieren, um die Fitness ihrer Mitarbeiter zu überprüfen. |
| Ofensteuerung | Nippon Steel | Mischt Zement |
| Mikrowellenherd | Mitsubishi Chemical | Setzt lunes Strom- und Kochstrategie |
| Palmtop-Computer | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Erkennt handgeschriebene Kanji-Zeichen |
| Plasma-Ätzen | Mitsubishi Electric | Legt Ätzzeit und Strategie fest |
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