Was ist Bulanted Logic?

Logik ist eine Wissenschaft, die die Prinzipien des korrekten Denkens untersucht. Traditionell gehen die beiden wertvollen Logiken des Aristoteles davon aus, dass jeder Vorschlag korrekt (1) oder falsch (0) ist. Die meisten Situationen, denen wir im Alltag begegnen, können jedoch nicht mit den genauen Grenzen definiert werden. Ist das Wetter "ein paar kalt"? Ist ein Film "sehr gut" oder "eh Arbeit"? Hier schien verschwommene Logik (fuzzy logic) Mehrdeutigkeiten wie diese anzusprechen.

Die Bulanık-Logik ist ein Ansatz der künstlichen Intelligenz, der Entscheidungsmechanismen mit eindeutigen Sprachausdrücken bildet, indem er menschliches Denken und unsicheres Funktionieren der Natur nachahmt. Dieses System ermöglicht es uns, den genauen Grad der logischen Beratung zu bestimmen, indem wir alle Bereichswerte von 0 bis 1 akzeptieren. Die Mitgliedschaft in einer Gruppe eines Objekts kann nur mit Phrasen wie "Mitglied" oder "nicht Mitglieder" anstelle von "nicht Mitglieder" oder "oldukça Mitglied" definiert werden. Dieser Artikel wird untersuchen, was dieses flexible Denksystem ist, wie es entsteht und die breite Palette von Anwendungen, die heute verfügbar sind, vertiefen.

Was ist Bulanted Logic und wie funktioniert es?

Klassische Logik geht davon aus, dass eine Bedingung oder "direkt" oder "brennen". Aber die Realität enthält mehr als Schwarz und Weiß. Hier wurde verschwommene Logik entwickelt, um diese grauen Bereiche zu füllen. Frühere 1900er Jahre Jan Lukasiewicz vorgeschlagen, eine drei-würdige Logik zum Ausdruck eindeutige Situationen wie "belki" durch die Ausstellung einer Haltung gegen die Logik des Aristoteles. Er hat logische Werte im Bereich von [0, 1, 2] definiert, die das Richtige und Falsche sowie einen Zwischenwert erlauben. Dies gilt als einer der ersten Samen der unscharfen Logik im modernen Sinne.

Aber 1965

94bd5ef&cc=tr">"Collen Clusters" Artikel Home Lütfi Zadeh veröffentlicht. Zadeh beobachtete, dass die Informatik nicht ausreicht, um Mehrdeutigkeiten und fast mentale Ausführungsprozesse im menschlichen Denken zu identifizieren. Das menschliche Gehirn kann ohne Bindung der Begriffe wie "heiß", "lang", "Holz" bedeutet werden. Wenn die Temperatur eines Thermostats von 25 ° C auf 26 ° C steigt, wechselt er nicht in die Kategorie "heiß", sondern der Grad der "heißen" allmählich. Zadeh entwickelte ein System, das alle reellen Zahlen im geschlossenen Bereich [0.1] verwendet, um solche Graufelder zu identifizieren. Auf diese Weise kann die Temperatureinstufung einer "Flüssigkeit" eines Wassers als 0,8 ausgedrückt werden, wenn ein "Wärmewasser" 0,8 ist. Dieser Ansatz hat Entscheidungsprozesse flexibler und realitätsnaher gemacht.

Zu welcher Zeit und wer wurde von Bulanık Logic entwickelt?

Der Gedanke an verschwommene Logik, zuerst JanewiczObwohl es auf sehr wertvollen Logikstudien basiert, ist der Begründer des modernen Verstandes der in Aserbaidschan lebende amerikanische Mathematiker und Informatiker. Lütfi Zadehist. Zadeh wurde 1965 freigelassen. Dieser Artikel hat eine neue Tür in der Welt der Informatik durchsucht, indem er Möglichkeiten bietet, nicht definierte Konzepte mathematisch auszudrücken.

Nach einer Ausbildung in Elektrotechnik an der Universität Zadeh, Teheran Massachusetts Institute of Technology (MIT) Absolvent der Columbia University im Jahr 1949. Er setzte akademische Studien in Columbia, Princeton und California Universities (Berkeley) fort. Er hat ab dem 6. September 2017 zahlreiche bedeutende Beiträge für die Wissenschaftswelt geleistet. Zadehs führende Studie spielte eine entscheidende Rolle, um künstliche Intelligenz und Automatisierung auf das aktuelle Niveau zu bringen.

Wie funktioniert Bulanted Logic?

Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen zur Lösung eines Problems der Logik arbeitet es mit undefiniten, eindeutigen Daten. Die Stiftung umfasst Mitgliedschaftsfunktionen und Sprachvariablen.

• Sparkling Clusters (Fuzzy Sets) und Mitgliedschaftsgrad: Es gehört zu einem Element oder Cluster in traditionellen Clustern (der Grad der Ebene 1) oder nicht (der Grad der Ebene 0). Ein Element in verschwommener Logik kann jedoch teilweise zum Cluster gehören. Zum Beispiel kann für eine Reihe von "langgroßen Personen" der Mitgliedschaftsgrad einer 1,75-Meter-Person 0,6, 1,90 Meter betragen, wenn ein Mitgliedschaftsgrad 0,9 beträgt. Dies bedeutet, dass die Grenzen des Clusters nicht durch bestimmte Linien bestimmt werden und verleiht Entscheidungsprozessen Flexibilität.

Sprachvariablen (Linguistische Variablen): Die Logik, die wir in der Alltagssprache verwenden, kann Niteifier-Begriffe wie "sehr", "eins", "oldukça" numerisch verarbeiten. Diese Begriffe sind mit Mitgliedschaftsfunktionen verbunden und werden verwendet, um den Umfang eines Wertes zu verengen oder zu erweitern. Zum Beispiel wird die Geschwindigkeit eines "sehr schnellen" Fahrzeugs einen höheren Zugehörigkeitsgrad haben als ein "schnelles" Fahrzeug.

Geflügelverfahren: Die Unschärfelogik warnt auch ihre Operationen wie die Kombination von klassischer Logik (Vereinigung) und Schnittpunkt (Schnitt). Wenn der Schnittpunkt in der klassischen Logik Elemente in beiden Clustern findet; In der verschwommenen Logik beantwortet die Frage "Wie viele Elemente sind in zwei Mengen?" die Frage und der Mindestwert ist wesentlich. Der Maximalwert wird in der Verbindung verwendet. Dies ermöglicht konsistente mathematische Prozesse auch mit undefiniten Daten.

Wo zu verwenden und warum ist es wichtig?

Dank seiner flexiblen und praktischen Lösungsansätze für die Logik ist das breite Anwendungsgebiet in vielen Bereichen gefunden worden. Es wird besonders in Systemen bevorzugt, in denen Mehrdeutigkeit und Komplexität intensiv sind.

• Home und Consumer Electronics: Die Logik wird in diesem Bereich erkannt. Moderne Waschmaschinen passen beispielsweise die Waschmittelmenge und Waschzeit automatisch nach dem Verschmutzungsgrad an. Klimaanlage und Kühlschränke durch Erkennen von Temperaturänderungen arbeitet effizienterMit dieser Logik ist die Steuerung von Kamerafokussiersystemen und Staubsaugern vorgesehen.

• Engineering & Automation: Robotersteuerungen werden häufig in technischen Anwendungen wie der Programmierung von Automobilmotoren, Sicherheitsbremssystemen und der Steuerung von Verkehrslampen eingesetzt. Zum Beispiel bietet die Funktionsweise einer U-Bahn-Linie ein weicheres und komfortableres Fahren, indem sie die Entscheidungen zum Anhalten und Beschleunigen mit unschärferen Logikalgorithmen anstelle von scharfen Regeln trifft.

• Medizinische und Signalverarbeitung: In medizinischen Patientendiagnostikprozessen werden unsichere Daten in Signalverarbeitungsanwendungen und KI-Systemen interpretiert. Komplexe Algorithmen wie Handschrift, Zeichen- und Objekterkennung profitieren ebenfalls von dieser Logik.

Bulanted Logik ist wichtig, um effizientere Ansätze für komplexe Probleme zu bringen, indem sie ähnliche Lösungen für die menschliche Vernunft anbietet. Es kann sogar mit Rauschen oder fehlenden Daten funktionieren und die Struktur dieser Systeme ist einfach zu erstellen, da sie der menschlichen Logik ähnelt. Diese Flexibilität hat eine breite Palette von Anwendungen von der Technik bis zur Soziologie zur Verfügung gestellt.

Was sind die Vorteile und Nachteile des Appell Manik?

Unschärfelogik wie jedes System hat auch bestimmte Vor- und Nachteile.

Vorteile:

• Flexibilität: Kann sogar mit Rauschen oder beschädigten Daten effektiv arbeiten.

• Menschliche ähnliche geistige Hinrichtung: Es bietet effiziente Lösungen für komplexe Probleme, weil es der menschlichen Vernunft sehr ähnlich ist.

• Einfachheit: Die verwendete Logik ist einfach und benötigt wenig Speicher, was eine Anwendung auch in Mikrocontrollern ermöglicht.

• Mathematische Konformität: Es kann leicht mit mathematischen Ausdrücken kombiniert werden.

Nachteile:

• Abhängigkeit von Experten: Die Schaffung von Mitgliedschaftsfunktionen und einer Reihe von Regeln hängt von der Erfahrung der Experten in dem Problem ab. Das Finden von Experten ist möglicherweise nicht immer einfach oder das Wissen von Experten bleibt möglicherweise unzureichend.

• Systematischer Anflugmangel: Es gibt keine systematische und einzige Methode, um ein bestimmtes Problem zu lösen. Die am besten geeignete Funktion oder Regeln werden durch Trial-Out aufgenommen.

• Nicht ausreichende Angaben: Da die verwendeten Regeln sehr stark von der menschlichen Erfahrung abhängen, kann der Erfolg des Systems nicht ohne Expertenerfahrung garantiert werden.

Die verschwommene Logik ist zu einem unverzichtbaren Werkzeug bei der Lösung unsicherer und komplexer Probleme geworden, während es schwierig sein kann, wenn genaue Ergebnisse gesucht werden. Dies ist eines der flexibelsten und leistungsfähigsten Werkzeuge in der Welt der künstlichen Intelligenz.