Logik kabur - Penentuan anggaran

Berikut adalah cara penentuan anggaran yang berlainan -

Penentuan kategori

Dalam cara penentuan anggaran ini, para pendahulu, yang tidak mengandungi kuantum kabur dan kebarangkalian kabur, diandaikan dalam bentuk kanonikal.

Penaakulan Kualitatif

Dalam pendekatan penentuan anggaran ini, pendahuluan dan akibatnya mempunyai pemboleh ubah linguistik kabur; hubungan input-output suatu sistem dinyatakan sebagai koleksi peraturan-peraturan IF-THEN kabur. Penalaran ini terutamanya digunakan dalam analisis sistem kawalan.

Penaakulan Syllogistic

Dalam mod penentuan anggaran ini, pengkaji dengan pengkuasa fuzzy berkaitan dengan peraturan inferens. Ini dinyatakan sebagai -

x = S 1 A adalah B

y = S 2 C adalah D's

------------------------

z = S 3 E adalah F

Di sini A, B, C, D, E, F adalah predikat kabur.

  • S 1 dan S 2 diberi kuantum fuzzy.

  • S 3 ialah kuantifikasi kabur yang perlu diputuskan.

Penalaran Disposisional

Dalam cara penentuan anggaran ini, pendahuluan adalah pelarasan yang mungkin mengandungi kuantum fuzzy "biasanya". Pengalkor Biasanya menghubungkan penalaran pemisahan dan syllogistik; oleh itu ia memberi peranan penting.

Contohnya, peraturan unjuran kesimpulan dalam alasan pembuangan boleh diberikan seperti berikut -

biasanya ((L, M) ialah R) ⇒ biasanya (L ialah [R ↓ L])

Di sini [R ↓ L] adalah unjuran hubungan fuzzy R pada L

Pangkalan Logik Fuzzy

Fakta diketahui bahawa manusia sentiasa selesa membuat perbualan dalam bahasa semulajadi. Perwakilan pengetahuan manusia dapat dilakukan dengan bantuan ekspresi bahasa semula jadi -

JIKA antecedent PADA akibatnya

Ungkapan seperti yang disebutkan di atas disebut sebagai asas peraturan IF-THEN Fuzzy.

Borang Canonical

Berikut adalah bentuk kanonik Pangkalan Logik Fuzzy -

Kaedah 1 - Jika keadaan C1, maka sekatan R1

Kaedah 2 - Jika keadaan C1, maka sekatan R2

.

.

.

Peraturan n - Jika keadaan C1, maka sekatan Rn

Tafsiran Peraturan IF-THEN Fuzzy

Kaedah Fuzzy IF-THEN dapat ditafsirkan dalam empat bentuk berikut -

Penyataan Penyerahan

Pernyataan jenis ini menggunakan "=" (sama dengan tanda) untuk tujuan penyerahan. Mereka adalah bentuk berikut -

a = hello

iklim = musim panas

Penyata Bersyarat

Pernyataan jenis ini menggunakan borang dasar "IF-THEN" untuk tujuan keadaan. Mereka adalah bentuk berikut -

JIKA suhu tinggi THEN Iklim panas

JIKA makanan segar ANDA makan.

Penyataan Tanpa Syarat

Mereka adalah bentuk berikut -

GOTO 10

putarkan Kipas itu

Pembolehubah Linguistik

Kami telah mempelajari bahawa logik kabur menggunakan pembolehubah linguistik yang merupakan kata-kata atau ayat dalam bahasa semulajadi. Sebagai contoh, jika kita mengatakan suhu, ia adalah pembolehubah linguistik; nilai-nilai yang sangat panas atau sejuk, sedikit panas atau sejuk, sangat hangat, sedikit hangat, dan sebagainya. Kata-kata yang sangat sedikit adalah lindung nilai linguistik.

Pencirian Pembolehubah Linguistik

Berikutan empat istilah yang mewakili pembolehubah linguistik -

  • Nama pembolehubah, secara amnya diwakili oleh x.
  • Set jangka pembolehubah, secara amnya diwakili oleh t (x).
  • Peraturan sintaktik untuk menjana nilai-nilai pembolehubah x.
  • Peraturan semantik untuk menghubungkan setiap nilai x dan kepentingannya.

Cadangan dalam Logik Kabur

Seperti yang kita tahu bahawa proposisi adalah ayat-ayat yang dinyatakan dalam mana-mana bahasa yang umumnya dinyatakan dalam bentuk kanonik berikut -

s sebagai P

Di sini, s ialah Subjek dan P ialah Predikat.

Sebagai contoh, " Delhi adalah ibukota India ", ini adalah proposisi di mana " Delhi " adalah subjek dan " ibukota India " adalah predikat yang menunjukkan sifat subjek.

Kita tahu bahawa logik adalah asas logik pemikiran dan fuzzy memanjangkan keupayaan pemikiran dengan menggunakan predikat fuzzy, pengubah predikat predikat fuzzy, kuantum fuzzy dan kelayakan kabur dalam fuzzy propositions yang mencipta perbezaan dari logik klasik.

Cadangan dalam logik kabur termasuk yang berikut -

Predikat kabur

Hampir setiap predikat dalam bahasa semulajadi bersifat kabur, logik kabur mempunyai predikat tinggi, pendek, hangat, panas, cepat, dan sebagainya.

Pengubah Predikat Fuzzy

Kami membincangkan lindung nilai linguistik di atas; kami juga mempunyai banyak pengubah predikat fuzzy yang bertindak sebagai lindung nilai. Mereka sangat penting untuk menghasilkan nilai-nilai pembolehubah linguistik. Contohnya, kata-kata sangat, sedikit adalah pengubah dan propositions boleh seperti " air sedikit panas ."

Pengkali Fuzzy

Ia boleh ditakrifkan sebagai nombor kabur yang memberikan klasifikasi samar kardinaliti satu atau lebih set kabur atau bukan kabur. Ia boleh digunakan untuk mempengaruhi kebarangkalian dalam logik fuzzy. Sebagai contoh, kata-kata yang banyak, paling banyak, sering digunakan sebagai kuantum fuzzy dan propositions boleh seperti " kebanyakan orang alergi terhadapnya ."

Qualifiers kabur

Marilah kita memahami Qualifiers Fuzzy. Kualifikasi Fuzzy juga merupakan cadangan Logik Fuzzy. Kelayakan kabur mempunyai bentuk berikut -

Kualifikasi Fuzzy Berdasarkan Kebenaran

Ia mendakwa tahap kebenaran suatu proposisi kabur.

Ungkapan - Ia dinyatakan sebagai x adalah t . Di sini, t adalah nilai kebenaran kabur.

Contoh - (Kereta hitam) TIDAK SANGAT Benar.

Kelayakan Fuzzy Berdasarkan Kemungkinan

Ia mendakwa kebarangkalian, sama ada berangka atau selang, cadangan fuzzy.

Ungkapan - Ia dinyatakan sebagai x adalah λ . Di sini, λ adalah kebarangkalian kabur.

Contoh - (Kereta hitam) Kemungkinan.

Kualifikasi Fuzzy Berdasarkan Kemungkinan

Ia mendakwa kemungkinan cadangan kabur.

Ungkapan - Ia dinyatakan sebagai x adalah π . Di sini, π adalah kemungkinan kabur.

Contoh - (Kereta hitam) adalah Hampir Mustahil.