Qu'est-ce que la logique Bulanted ?

La logique est une science qui examine les principes du raisonnement correct. Traditionnellement, les deux logiques précieuses d'Aristote supposent que chaque proposition est correcte (1) ou incorrecte (0). Cependant, la plupart des situations que nous rencontrons dans la vie quotidienne ne peuvent pas être définies avec les limites exactes. Le temps est-il froid ? Est-ce qu'un film est "très bon" ou "eh travail" ? Ici, la logique floue (la logique floue) semblait aborder des ambiguïtés comme celle-ci.

La logique Bulanık est une approche de l'intelligence artificielle qui forme des mécanismes de décision avec des expressions langagières sans ambiguïté en imitant la pensée humaine et l'incertitude de fonctionnement de la nature. Ce système nous permet de déterminer le degré exact de conseil logique en acceptant toutes les valeurs de la plage de 0 à 1. L'appartenance à un ensemble d'objets ne peut être définie que par des expressions telles que « membre » ou « non membre » au lieu de « non membre » ou « membre d'oldukça ». Cet article examinera ce qu'est ce système de pensée flexible, comment il se présente et en profondeur la vaste gamme d'applications disponibles aujourd'hui.

Qu'est-ce que la logique Bulanted et comment ça sort?

La logique classique suppose qu'une condition ou "direct" ou "brûlure". Mais la réalité contient plus que le noir et le blanc. Ici, une logique floue a été développée pour remplir ces zones grises. Plus tôt dans les années 1900, Jan Lukasiewicz a proposé une logique à trois pour exprimer des situations sans ambiguïté comme «belki» en exposant une posture contre la logique d'Aristote. Il a défini des valeurs logiques dans l'intervalle de [0, 1, 2], ce qui a permis la valeur correcte et erronée ainsi qu'une valeur intermédiaire. Ceci est considéré comme l'une des premières graines de la pensée logique floue au sens moderne.

Mais en 1965

94bd5ef&cc=tr">"Collen Clusters" article Accueil Lütfi Zadeh publié. Zadeh a observé que l'informatique est insuffisante pour identifier l'ambiguïté et les processus d'exécution presque mentale dans la pensée humaine. Le cerveau humain peut être signifié sans lier les termes tels que « chaud », « long », « bois ». Lorsque la température d'un thermostat passe de 25°C à 26°C, elle ne passe pas à la catégorie "chaud", mais le degré d'être "chaud" augmente progressivement. Zadeh a développé un système utilisant tous les nombres réels dans la gamme fermée [0.1] pour identifier ces champs gris. Ainsi, la température nominale d'un « liquide » d'une eau peut être exprimée comme 0,8, si une eau « thermique » est 0,8. Cette approche a rendu les processus décisionnels plus souples et plus proches de la réalité.

Quelle heure et qui a développé par Bulanık Logic?

La pensée d'une logique floue, d'abord JanewiczMême si elle est basée sur des études logiques très précieuses, le fondateur du sens moderne est le mathématicien et informaticien américain basé en Azerbaïdjan Lütfi ZadehOui. Zadeh a été libéré en 1965. Cet article a cherché une nouvelle porte dans le monde de l'informatique en offrant des moyens d'exprimer mathématiquement des concepts non-définis.

Après avoir reçu une formation en génie électrique à Zadeh, Université de Téhéran au Massachusetts Institute of Technology (MIT) diplômé de l'Université Columbia en 1949. Il a poursuivi ses études universitaires dans les universités Columbia, Princeton et California (Berkeley). Il a apporté de nombreuses contributions importantes au monde scientifique, depuis le 6 septembre 2017. L'étude principale de Zadeh a joué un rôle crucial dans la réalisation de l'intelligence artificielle et de l'automatisation à son niveau actuel.

Comment fonctionne la logique Bulanted?

Contrairement aux approches traditionnelles pour résoudre un problème de logique, il fonctionne avec des données non définies et sans ambiguïté. La fondation comprend les fonctions d'adhésion et les variables linguistiques.

• Clusters pétillants (Fuzzy Sets) et degré d'adhésion : Il appartient à un élément ou à une grappe dans des grappes traditionnelles (le degré de niveau 1) ou non (le degré de niveau 0). Cependant, un élément de la logique floue peut appartenir partiellement au cluster. Par exemple, pour un ensemble de « personnes de longue taille », le degré d'adhésion d'une personne de 1,75 mètre peut être 0,6, 1,90 mètre si un degré d'adhésion est 0,9. Cela signifie que les limites de la grappe ne sont pas déterminées par certaines lignes et ajoutent de la souplesse aux processus décisionnels.

Variables linguistiques (variables linguistiques): La logique que nous utilisons dans le langage quotidien peut traiter numériquement des termes nitifiants tels que "très", "un", "oldukça". Ces termes sont associés aux fonctions d'adhésion et sont utilisés pour restreindre ou élargir la portée d'une valeur. Par exemple, la vitesse d'un véhicule « très rapide » aura un degré d'adhésion plus élevé qu'un véhicule « rapide ».

Procédures concernant la volaille : La logique floue avertit également ses opérations telles que la combinaison de la logique classique (union) et de l'intersection (intersection). Lorsque l'intersection dans la logique classique trouve des éléments dans les deux clusters ; dans la logique floue, la question « combien d'éléments sont en deux ensembles ? » répond à la question et la valeur minimale est essentielle. La valeur maximale est utilisée dans la connexion. Cela permet de faire des processus mathématiques cohérents même avec des données non définies.

Où utiliser et pourquoi est-il important?

Grâce à ses approches flexibles et pratiques de la logique, le vaste domaine d'application a été trouvé dans de nombreux domaines. Elle est privilégiée surtout dans les systèmes où l'ambiguïté et la complexité sont intenses.

• Électronique domestique et de consommation : La logique est reconnue dans ce domaine. Par exemple, les machines à laver modernes ajustent automatiquement la quantité de détergent et le temps de lavage en fonction du degré de saleté. Climatisation et réfrigérateurs en détectant les changements de température fonctionne plus efficacement. Le contrôle des systèmes de mise au point des caméras et des aspirateurs est fourni avec cette logique.

• Ingénierie & Automation : Les systèmes de contrôle robotique sont souvent utilisés dans des applications d'ingénierie telles que la programmation de moteurs automobiles, les systèmes de freinage de sécurité et le contrôle des feux de circulation. Par exemple, le fonctionnement d'une ligne de métro fournit une conduite plus douce et confortable en prenant les décisions d'arrêt et d'accélération avec des algorithmes logiques flous au lieu de règles pointues.

• Traitement médical et du signal : Dans les processus de diagnostic des patients médicaux, il est utilisé pour interpréter des données incertaines dans les applications de traitement des signaux et les systèmes d'IA. Des algorithmes complexes comme l'écriture, la reconnaissance des caractères et des objets bénéficient également de cette logique.

Il est important de faire preuve d'une bonne logique pour aborder les problèmes complexes en proposant des solutions similaires à la raison humaine. Il peut fonctionner même avec le bruit ou les données manquantes et la structure de ces systèmes est facile à créer car il ressemble à la logique humaine. Cette flexibilité a fourni une large gamme d'utilisations de son ingénierie à la sociologie.

Quels sont les avantages et les inconvénients de l'appel Manik?

floue logique comme chaque système a également certains avantages et inconvénients.

Avantages:

• Flexibilité: Peut fonctionner efficacement même avec le bruit ou les données corrompues.

• Exécution mentale similaire humaine : Il fournit des solutions efficaces à des problèmes complexes car il est très similaire à la raison humaine.

• simplicité: La logique utilisée est simple et nécessite peu de mémoire, ce qui permet d'appliquer même dans les microcontrôleurs.

• Conformité mathématique : Il peut être facilement combiné avec des expressions mathématiques.

Inconvénients

• Dépendance des experts : La création de fonctions d'adhésion et d'un ensemble de règles dépend de l'expérience des experts en la matière. Trouver des experts peut ne pas toujours être facile ou les connaissances des experts peuvent rester insuffisantes.

• Approche systématique Déficience : Il n'existe pas de méthode systématique et unique pour résoudre un problème spécifique. La ou les fonctions ou règles les plus appropriées sont incluses dans les essais.

• Renseignements non suffisants : Comme les règles utilisées sont très dépendantes de l'expérience humaine, le succès du système ne peut être garanti sans l'expérience d'experts.

La logique floue est devenue un outil indispensable pour résoudre des problèmes incertains et complexes, alors qu'il peut être difficile si l'on cherche des résultats exacts. C'est l'un des outils les plus flexibles et puissants du monde de l'intelligence artificielle.