Bulanık mantık nedir?
Yanıtlar:
Karmaşıklık arttıkça, kesin ifadeler anlam kaybeder ve anlamlı ifadeler hassasiyet kaybeder. (Lofti Zadeh).
Bulanık mantık, sabit ve kesin olmaktan çok, yaklaşık bir muhakeme ile ilgilidir. Bu, akıl yürütmeyi bir insan için daha anlamlı kılabilir:
Bulanık mantık, klasik küme teorisinin bir genellemesi olan bulanık kümelerin matematiksel teorisine dayanan 1965 yılında Lotfi Zadeh tarafından Boolean mantığının bir uzantısıdır. Bir koşulun doğrulanmasında derece kavramını sunarak, böylece bir koşulun doğru veya yanlış dışında bir durumda olmasını sağlayarak, bulanık mantık mantık yürütmede çok değerli bir esneklik sağlar, bu da yanlışlıkları ve belirsizlikleri dikkate almayı mümkün kılar.
İnsan mantığını resmileştirmek için bulanık mantığın bir avantajı, kuralların doğal bir dilde tanımlanmış olmasıdır. Örneğin, ehliyetini kaybetmek istemediğini varsayarak, bir sürücünün takip ettiği bazı davranış kuralları:
Sezgisel olarak, bu örnekte olduğu gibi giriş değişkenlerinin bulanık mantıktaki bir koşulun doğrulama derecesi gibi beyin tarafından yaklaşık olarak takdir edildiği anlaşılmaktadır.
Bulanık mantığa biraz daha ayrıntılı bir şekilde giren ancak erişilebilir olması gereken kısa bir giriş yazdım .
Bulanık mantık, normal boole mantığına dayanır. Boolean mantığı, doğru veya yanlış (ya da tercih ederseniz 1 veya 0) doğruluk değerleri ile çalıştığınız anlamına gelir. Bulanık mantık, sizin dışında, doğru ve yanlış arasındaki, yani 0 (dahil) ve 1 (dahil) arasında herhangi bir sayı ile çalıştığınızı söylemek için doğruluk değerlerine sahip olabilirsiniz. 'Kısmen doğru ve kısmen yanlış' bir gerçeklik değerine sahip olabileceğiniz gerçeği, "bulanık" kelimesinin nereden geldiğidir. Doğal diller genellikle "bu balon kırmızıdır" gibi bulanık bir mantık kullanır, bu da balonun kırmızıya benzeyen herhangi bir renkte veya "duşun ılık" olabileceği anlamına gelir. Burada “duşun sıcaklığının ılık olduğu” ifadesinin bulanık mantık açısından nasıl ifade edilebileceği (y ekseni doğruluk değeri ve x ekseni sıcaklık) gösterilebilir.
Bulanık gibi boolean işlemler uygulanabilir ve , ya da , ve değildir . Bulanık mantık işlemlerini farklı şekillerde tanımlayabileceğinizi unutmayın. Bunun bir yolu, sırasıyla girilen iki değerin en alt ve en büyük değerlerini döndüren min ve max işlevleriyledir. Bu gibi çalışırdı:
A and B = min(A,B)
A or B = max(A,B)
not A = 1-A
(where A and B are real values from 0 (inclusive) to 1 (inclusive))
Bu şekilde tanımlandıklarında Zadeh operatörleri olarak adlandırılırlar .
Başka bir yol tanımlamak ve ilk argüman olarak Zadeh ve işleci ( min(0.5,0.5)=0.5, 0.5*0.5=0.25) ile aynı girdiler için farklı çıktılar veren ikinci argüman olarak belirlenir . Daha sonra diğer operatörler göre elde edilir ve ve değildir operatörler. Bu gibi çalışırdı:
A and B = A*B
not A = 1-A
A or B = not ((not A) and (not B)) = 1-((1-A)*(1-B)) = 1-(1-A)*(1-B)
(where A and B are real values from 0 (inclusive) to 1 (inclusive))
Daha sonra, diğer tüm "mantıksal işlemleri" oluşturmak için üç "temel mantıksal işlemi" kullanmak için, diğer tüm "bulanık mantık işlemlerini" oluşturmak için üç "temel bulanık mantık işlemini" kullanabilirsiniz.
Kaynaklar: Bulanık mantık wikipedia , Boolean cebir wikipedia , Youtube'da bulanık mantık açıklaması
Not: Birileri yorumlarda daha güvenilir kaynaklar önerebilseydi, onları listeye eklerimden mutlu bir şekilde eklerim (akımın güvenilir olmadığını biliyorum).
Düzenleme: Kötü, bulanık mantıkta farklı operatörleri tanımlamanın farklı yöntemlerini , bulanık mantıkta aynı operatörleri tanımlamanın farklı yollarıyla karıştırdım .
Analog ile dijitale benzeyen ya da siyah ve beyaz arasındaki gri tonları: bir sonucun doğruluğunu değerlendirirken, ikili booleanda ya doğru ya da yanlış (0 ya da 1), ancak bulanık mantık kullanılırken 0 ile 1 arasında olasılık (0,75 gibi çoğunlukla doğru). İhtiyaç duyulan tüm bilgilerin mutlaka bulunması halinde hesaplanan kararlar almak için kullanışlıdır.
Olasılık ve istatistiklere dayanarak, insanlar her zaman kararlar verirken kesinti yapıyor. Verdiğimiz kararın doğru karar olduğundan asla% 100 emin değiliz, ancak her zaman bazı şüpheler vardır. Ai'nin kesinlikle bir şekilde kullanması gerekecek.
Neden faydalıdır?
Emin olmadığımız birçok şey var. Tahmin ediyoruz ve çoğu zaman belirsizdir, ancak neredeyse hiçbir zaman% 100 emin değildir. Bir zayıflık gibi görünebilir, ancak bu bulanık yaklaşım nedeniyle bu karmaşık dünyada işlev görebilir ve hatta oldukça akıllıca davranabiliriz. Bu nedenle işleri basitleştirmenin bir yolu. Ve size boşlukları uygun şekilde doldurmanız için bir yol sağlar, örneğin biraz farklı durumlara uyum sağlamak için. Not: Doğal dilde bunu daha çok, daha az, daha çok, daha çok, daha çok gibi nicel terimlerle ifade ediyoruz. Fakat bir şeyleri ölçmek bizim için zor.