Logic mờ – Wikipedia tiếng Việt

Lôgic mờ (tiếng Anh: Fuzzy logic) được phát triển từ lý thuyết tập mờ để làm lập luận một cách xấp xỉ thay vì lập luận chính xác theo lôgic vị từ cổ điển. Lôgic mờ có thể đã được coi chính là mặt ứng dụng của lý thuyết tập mờ để xử lý các giá trị trong thế giới thực cho các bài toán phức tạp (Klir 1997).

Người ta hay là nhầm lẫn mức độ đúng với Tỷ Lệ. Tuy nhiên, hai khái niệm này khác hẳn nhau ; độ đúng đắn của lôgic mờ màn biểu diễn độ liên thuộc với những tập được định nghĩa chưa rõ ràng, chứ không phải năng lực xảy ra một biến cố hay điều kiện kèm theo nào đó. Để minh họa sự độc lạ, xét trường hợp sau : Bảo đang đứng trong một ngôi nhà có hai phòng thông nhau : phòng nhà bếp , phòng ăn. Trong nhiều trường hợp, trạng thái của Bảo trong tập hợp gồm những thứ ” ở trong nhà bếp ” trọn vẹn đơn thuần : hoặc chính là anh ta ” trong nhà bếp ” hoặc ” chưa ở trong nhà bếp “. Nhưng nếu Bảo đứng tại cửa nối giữa hai phòng thì sao ? Anh ta hoàn toàn có thể được coi chính là ” có phần ở trong nhà bếp “. Việc định lượng trạng thái ” một phần ” này cho ra một quan hệ liên thuộc so với một tập mờ. Chẳng hạn, nếu Bảo chỉ thò một ngón chân cái vào phòng ăn, ta hoàn toàn có thể nói rằng Bảo ở ” trong nhà bếp ” đến 99 % , ở trong phòng ăn 1 %. Một khi anh ta còn đứng ở cửa thì chưa có một biến cố nào ( ví dụ một đồng xu được tung lên ) quyết định hành động rằng Bảo trọn vẹn ” ở trong nhà bếp ” hay là trọn vẹn ” không ở trong nhà bếp “. Các tập mờ đã được đặt cơ sở trên những định nghĩa mờ về những tập hợp chứ chưa phải dựa trên sự ngẫu nhiên .Lôgic mờ đã được cho phép độ liên thuộc có giá trị trong khoảng chừng đóng 0 , và 1, và ở hình thức ngôn từ, những khái niệm chưa đúng mực như ” hơi hơi “, ” gần như “, ” khá chính là ” , ” rất nhiều “. Cụ thể, nó đã được cho phép quan hệ thành viên không không thiếu giữa thành viên , và tập hợp. Tính chất này có tương quan đến tập mờ và triết lý Tỷ Lệ. Lôgic mờ đã được đưa ra lần đầu vào năm 1965 bởi GS. Lotfi Zadeh tại Đại học California, Berkeley .

Mặc dù đã được chấp nhận rộng rãi và có nhiều ứng dụng thành công, lôgic mờ vẫn bị phê phán tại một số cộng đồng nghiên cứu. Nó bị phủ nhận bởi một số kỹ sư điều khiển vì khả năng thẩm định , một số nguyên do khác, , và bởi một số nhà thống kê – những người khẳng định rằng xác suất chính là mô tả toán học chặt chẽ duy số 1 về sự không chắc chắn (uncertainty). Những người phê phán còn lý luận rằng lôgic mờ chưa thể chính là một siêu tập của lý thuyết tập hợp thông thường vì các hàm liên thuộc của nó đã được định nghĩa theo các tập hợp truyền thống.

Logic mờ – Wikipedia tiếng Việt

Bạn đang đọc: Logic mờ – Wikipedia tiếng Việt

Lôgic mờ hoàn toàn có thể đã được sử dụng để điều khiển , và tinh chỉnh những thiết bị gia dụng như máy giặt ( cảm nhận kích cỡ tải , tỷ lệ bột giặt , và kiểm soát và điều chỉnh những chu kỳ luân hồi giặt theo đó ) , và tủ lạnh .

Một ứng dụng cơ bản có thể có đặc điểm là các khoảng con của một biến liên tục. Ví dụ, một đo đạc nhiệt độ cho phanh (anti-lock brake) có thể có một vài hàm liên thuộc riêng biệt xác định các khoảng nhiệt độ cụ thể để điều khiển phanh một cách đúng đắn. Mỗi hàm ánh xạ cùng một số đo nhiệt độ tới một chân giá trị trong khoảng từ 0 đến 1. Sau đó các chân giá trị này có thể được dùng để quyết định các phanh nên được điều khiển như thế nào.

Trong hình, cold (lạnh), warm (ấm), , và hot (nóng) chính là các hàm ánh xạ một thang nhiệt độ. Một điểm ở trên thang nhiệt độ có 3 “chân giá trị” — mỗi hàm cho một giá trị. Đối với nhiệt độ cụ thể trong hình, 3 chân giá trị này có thể được giải nghĩa là 3 miêu tả sau về nhiệt độ này: “tương đối lạnh”, “hơi hơi ấm”, , và “không nóng”.

Zalo OA – official account là gì? Phương Pháp tạo một Zalo OA

Ví dụ về những ứng dụng của lôgic mờ

Lôgic mờ cũng đã được tích hợp vào một số ít bộ vi tinh chỉnh và điều khiển và vi giải quyết , xử lý, thí dụ Freescale 68HC12 .

Nhầm lẫn và tranh cãi

Lôgic mờ là “lôgic không chính xác”Lôgic mờ chính xác chưa kém bất kỳ dạng lôgic nào khác: đây là một phương pháp toán học có tổ chức để thực hiện việc với các khái niệm ‘có bản chất chưa chính xác. Khái niệm “lạnh” chưa thể đã được biểu diễn trong một phương trình, vì mặc dù nhiệt độ chính là một đại lượng đo đã được nhưng “lạnh” thì lại không. Tuy nhiên, người ta vẫn có khái niệm về “lạnh”, , và đồng ý với nhau rằng chưa có ranh giới chính xác giữa “lạnh” , và “không lạnh” chẳng hạn như một thứ gì đó ở nhiệt độ N đã được gọi là lạnh nhưng khi ở nhiệt độ N + 1 thì được xem là “không lạnh” — một khái niệm mà lôgic cổ điển chưa thể dễ dàng xử lý được.

Lôgic mờ là một cách mới để biểu diễn xác suấtLôgic mờ và xác suất nói đến loại chưa chắc chắn khác nhau. Lôgic mờ được thiết kế để làm việc với các sự kiện không chính xác (các mệnh đề lôgic mờ), trong khi xác suất làm việc với các khả năng sự kiện đó xảy ra (nhưng vẫn coi kết quả là chính xác). Tuy nhiên, đây chính là một điểm gây tranh cãi. Nhiều nhà thống kê đã bị thuyết phục bởi công trình nghiên cứu của Bruno de Finetti rằng chỉ cần đến duy nhất một loại chưa chắc chắn toán học , do đó lôgic mờ là chưa cần thiết. Mặt khác, Bart Kosko lý luận rằng xác suất là một lý thuyết con của lôgic mờ, do xác suất chỉ làm việc với một các loại không chắc chắn. Ông còn khẳng định rằng mình đã chứng minh một dẫn xuất định lý Bayes đến từ khái niệm tập con mờ. Lotfi Zadeh, người tạo ra lôgic mờ, lý luận rằng lôgic mờ khác xác suất về đặc tính, và không phải chính là một sự thay thế cho xác suất. Ông đã tạo một loại xác suất mờ khác, và gọi đó là lý thuyết nguy cơ (possibility theory). Các cách tiếp cận gây tranh cãi khác tới sự chưa chắc chắn bao gồm: lý thuyết Dempster-Shafer , và tập thô (rough set).

Khó triển khai lôgic mờ cho các bài toán lớnNăm 1993, trong một bài báo đã được lan truyền rộng và gây nhiều tranh cãi, Charles Elkan bình luận rằng “…có rất nhiều ít, nếu chưa muốn nói là không hề có, các báo cáo đã công bố về hệ nhà khoa học đã được sử dụng thực tế dùng đến lập luận đó về lôgic mờ. Có vẻ như là các tránh của lôgic mờ đã chưa gây hại trong các ứng dụng điều khiển chính là vì các bộ điều khiển mờ hiện hành đơn giản hơn nhiều so với các hệ thống dựa tri thức khác. Trong tương lai, các tránh kỹ thuật của lôgic mờ có thể trở nên quan trọng trong thực tiễn, và các công trình về các bộ điều khiển mờ sẽ gặp phải một số vấn đề về triển khai được biết với các hệ thống dựa tri thức khác“. Các phản ứng đối với bài báo của Elkan có nhiều , đa dạng, một số cho rằng đơn giản chính là ông đã nhầm, một số khác công nhận rằng Elkan đã phát hiện ra những hạn chế quan trọng của lôgic mờ mà những người thiết kế hệ thống cần phải quan tâm. Trong thực tế, vào thời điểm đó, lôgic mờ chưa được sử dụng rộng rãi, còn ngày nay, nó đã được dùng để giải những bài toán rất phức tạp trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo.

Ahmad M. Ibrahim, Introduction to Applied Fuzzy Electronics,, ISBN 0-13-206400-6Von Altrock C., Fuzzy Logic and NeuroFuzzy Applications Explained (2002), ISBN 0-13-368465-2Biacino L., Gerla G., Fuzzy logic, continuity and effectiveness, Archive for Mathematical Logic, 41, (2002), 643-667.Cignoli R., D’Ottaviano I. M. L., Mundici D., ‘’Algebraic Foundations of Many-Valued Reasoning’’. Kluwer, Dordrecht, 1999.Cox E., The Fuzzy Systems Handbook (1994), ISBN 0-12-194270-8Elkan C.. The Paradoxical Success of Fuzzy Logic. tháng 11 năm 1993. Available from Elkan’s home page.Hájek P., Metamathematics of fuzzy logic. Kluwer 1998.Hájek P., Fuzzy logic and arithmetical hierarchy, Fuzzy Sets and Systems, 3, (1995), 359-363.Höppner F., Klawonn F., Kruse R. and Runkler T., Fuzzy Cluster Analysis (1999), ISBN 0-471-98864-2.Klir G. and Folger T., Fuzzy Sets, Uncertainty, and Information (1988), ISBN 0-13-345984-5.Klir G., UTE H. St. Clair and Bo Yuan Fuzzy Set Theory Foundations and Applications,1997.Klir G. and Bo Yuan, Fuzzy Sets and Fuzzy Logic (1995) ISBN 0-13-101171-5Bart Kosko, Fuzzy Thinking: The New Science of Fuzzy Logic (1993), Hyperion. ISBN 0-7868-8021-XGerla G., Effectiveness and Multivalued Logics, Journal of Symbolic Logic, 71 (2006) 137-162.Montagna F., Three complexity problems in quantified fuzzy logic. Studia Logica, 68,(2001), 143-152.Scarpellini B., Die Nichaxiomatisierbarkeit des unendlichwertigen Prädikatenkalküls von Łukasiewicz, J. of Symbolic Logic, 27,(1962), 159-170.Yager R. and Filev D., Essentials of Fuzzy Modeling and Control (1994), ISBN 0-471-01761-2Zimmermann H., Fuzzy Set Theory and its Applications (2001), ISBN 0-7923-7435-5.Kevin M. Passino and Stephen Yurkovich, Fuzzy Control, Addison Wesley Longman, Menlo Park, CA, 1998.Wiedermann J., Characterizing the super-Turing computing power and efficiency of classical fuzzy Turing machines, Theor. Comput. Sci. 317, (2004), 61-69.Zadeh L.A., Fuzzy algorithms, Information and Control, 5,(1968), 94-102.Zadeh L.A., Fuzzy Sets, ‘’Information and Control’’, 8 (1965) 338­353.Zemankova-Leech, M., Fuzzy Relational Data Bases (1983), Ph. D. Dissertation, Florida State University.

Các ứng dụng mẫu

Giới thiệu: Quang Sơn

Quang Sơn là giám đốc hocdauthau.com - Kênh thông tin học đấu thầu, kiến thức tổng hợp, công nghệ, đời sống.

0 Shares
Share
Tweet
Pin