Inleiding tot Fuzzy Logic System
Fuzzy Logic is een computerbenadering die is gebaseerd op "Mate of Truth" en is niet beperkt tot Boolean "true of false". De term 'Fuzzy' betekent iets dat vaag is of niet erg duidelijk. Het fuzzy Logic-systeem wordt toegepast op scenario's waarbij het moeilijk is om staten te categoriseren als een binair "waar of niet waar". Fuzzy Logic kan tussenliggende waarden bevatten, zoals gedeeltelijk waar en gedeeltelijk onwaar. Het kan worden geïmplementeerd op een breed scala aan apparaten, variërend van kleine microcontrollers tot grote IT-systemen. Het probeert een mensachtige besluitvorming na te bootsen, die alle waarden tussen Waar en Onwaar kan opnemen.
Een architectuur van Fuzzy Logic System
Het Fuzzy Logic-systeem heeft vier belangrijke componenten die worden uitgelegd met behulp van het onderstaande architectuurdiagram:
- Regels: Rule Base bestaat uit een groot aantal regels geprogrammeerd en gevoed door experts die de besluitvorming in het Fuzzy-systeem regelen. De regels zijn sets van "If-Then" -instructies die het optreden van de gebeurtenis bepalen op basis van voorwaarde.
- Fuzzification: Fuzzification zet onbewerkte ingangen gemeten van sensoren om in fuzzy sets. Deze geconverteerde ingangen worden doorgegeven aan het besturingssysteem voor verdere verwerking.
- Inference Engine: het helpt bij het in kaart brengen van regels aan de inputdataset en daarmee te beslissen welke regels moeten worden toegepast voor een gegeven input. Dit gebeurt door de% match van de regels voor de gegeven invoer te berekenen.
- Defuzzification: het is het tegenovergestelde van Fuzzification. Hier worden fuzzy sets omgezet in scherpe ingangen. Deze heldere ingangen zijn de uitgang van het Fuzzy Logic-systeem.
Lidmaatschap functie
De lidmaatschapsfunctie definieert hoe invoer naar het Fuzzy-systeem wordt toegewezen aan waarden tussen 0 en 1. Invoer wordt meestal Universe (U) genoemd omdat het elke waarde kan bevatten. De lidmaatschapsfunctie is gedefinieerd als:
μ A: X → (0, 1).
Hier vertegenwoordigt X het universum en vertegenwoordigt Y elke waarde tussen 0 en 1. De driehoekige lidmaatschapsfunctie is de meestgebruikte lidmaatschapsfunctie. Andere lidmaatschapsfunctie omvat Trapezoidal, Gaussian en Singleton.
Waarom en wanneer Fuzzy Logic gebruiken?
Fuzzy Logic is vooral handig als u menselijk denken in een besturingssysteem wilt nabootsen. Meer dan accuraat redeneren richt het zich op acceptabel redeneren dat heel dicht in de buurt komt van hoe de echte wereld werkt. Het is ontworpen om met onzekerheden om te gaan en is bedreven in het vinden van conclusies uit de conclusie.
Algoritme van Fuzzy Logic System
- Definieer alle variabelen en termen die zullen fungeren als invoer voor het Fuzzy-systeem
- Creëer lidmaatschapsfunctie voor het systeem (zoals hierboven gedefinieerd)
- Maak een regelbasis die aan elke invoer wordt toegewezen
- Converteer normale invoer naar vage invoer die naar de lidmaatschapsfunctie wordt gevoerd
- Evalueer het resultaat van de lidmaatschapsfunctie
- Combineer alle resultaten verkregen met de individuele regelset
- Converteer de output fuzzy set naar Crisp input (Defuzzification)
Toepassing van Fuzzy Logic System
Fuzzy Logic wordt toegepast in alle belangrijke industrieën, maar Automotive blijft de belangrijkste adopters. Enkele van zijn toepassingen worden hieronder vermeld:
- Nissan gebruikt Fuzzy Logic om het remsysteem te bedienen in geval van gevaar. Fuzzy Logic gebruikt ingangen zoals snelheid, versnelling, momentum om te beslissen over de remintensiteit.
- Nissan gebruikt ook Fuzzy Logic om de hoeveelheid brandstofinspuiting en ontsteking te regelen op basis van inputs zoals het motortoerental, de temperatuur en het laadvermogen.
- Het wordt gebruikt in satellieten en vliegtuigen voor hoogteregeling.
- Mitsubishi gebruikt Fuzzy Logic om Elevator Management efficiënter te maken door passagiersverkeer als input te nemen.
- Nippon Steel gebruikt Fuzzy Logic om te bepalen in welke verhouding verschillende soorten cement moeten worden gemengd om duurzamer cement te maken.
- Fuzzy Logic vindt zijn toepassing in de chemische industrie voor het beheer van de verschillende processen zoals pH-regeling, droogproces en destillatieproces.
- Fuzzy Logic kan worden gecombineerd met Artificial Neural Network (ANN) om na te bootsen hoe een menselijk brein werkt. Fuzzy Logic verzamelt gegevens en transformeert in meer betekenisvolle informatie die wordt gebruikt als Fuzzy-sets.
Voordelen van Fuzzy Logic System
Hieronder staan vijf voordelen van het fuzzy logic-systeem:
- Fuzzy Logic kan met elke invoer werken, zelfs als deze ongestructureerd, vervormd, onnauwkeurig of ruis bevat.
- Fuzzy Logic Construction is zeer gemakkelijk te lezen en te begrijpen omdat het de manier waarop Human-Mind de beslissing neemt, nauw nabootst.
- De nuances van Fuzzy Logic hebben betrekking op het gebruik van belangrijke wiskunde, zoals Set Theory en Probability, waardoor het geschikt is om allerlei dagelijkse uitdagingen op te lossen waarmee de mensheid wordt geconfronteerd.
- Fuzzy Logic kan efficiënte oplossingen bieden voor een zeer complex probleem in verschillende industrieën.
- Fuzzy Logic System heeft een zeer kleine hoeveelheid gegevens nodig om een robuust model voor te bereiden. Daarom heeft het slechts een beperkte hoeveelheid geheugen nodig voor de uitvoering ervan.
Nadelen van Fuzzy Logic System
Hieronder staan de vier belangrijkste nadelen van het fuzzy logic-systeem:
- Er is geen standaardmanier om een probleem op te lossen via Fuzzy Logic, daarom kunnen verschillende experts een andere oplossing hebben voor een probleem dat tot dubbelzinnigheid leidt.
- Omdat Fuzzy Logic System werkt met zowel precieze als onnauwkeurige gegevens, kan de nauwkeurigheid ervan soms worden aangetast.
- Fuzzy Logic System kan niet leren van zijn fouten of mislukkingen uit het verleden, omdat het geen zelflerende vaardigheden zoals Machine Learning en Neural Network heeft.
- Vanwege het gebrek aan standaardisatie is er geen vaste manier om regels en lidmaatschapsfuncties te vinden voor het gegeven probleem. Daarom wordt het voor sommige problemen soms moeilijk om exacte regels en lidmaatschapsfuncties te vinden.
Conclusie
Fuzzy Logic biedt een alternatieve manier om echte problemen in de computerwereld aan te pakken. Het kan eenvoudig worden toegepast op verschillende toepassingen en besturingssystemen die op de lange termijn voordelen kunnen opleveren. Gezien het vermogen om goed te werken met "Degree of Truth" opent het veel deuren naar modern computergebruik. Het is echter niet het wondermiddel voor alle problemen, want het heeft ernstige beperkingen als het gaat om nauwkeurigheid en het onvermogen om te leren van het falen zoals in het geval van Machine Learning.
Aanbevolen artikelen
Dit is een handleiding voor het Fuzzy Logic-systeem. Hier bespreken we waarom en wanneer het fuzzy-systeem moet worden gebruikt, met architectuur, toepassing en als laatste met voor- en nadelen. U kunt ook onze andere gerelateerde artikelen doornemen voor meer informatie -
- Wat is Fuzzy Logic?
- Fuzz-testen
- IoT-bedrijven
- R Gegevensframe
- Sensor apparaat
- Top 12 soorten sensoren en hun toepassingen