Introduction à la logique floue
C'est une approche du raisonnement pour prendre des décisions par les humains qui impliquent une valeur numérique oui ou non. La logique floue utilise un ensemble flou avec un processus informatique de logique floue utilisant le langage naturel. Ils sont appliqués dans des contrôleurs automatiques basés sur des règles, établissent un mappage non linéaire et sont considérés comme une méthode conçue par les consommateurs. Ce système fonctionne sur le principe basé sur la probabilité de l'état d'entrée auquel une sortie particulière a été affectée. Le mot flou signifie précision à imprécision. La logique floue comprend quatre composants, à savoir le fuzzifier, les règles, le moteur d'inférence, le défuzzifier. Dans les vrais énoncés flous, cela devient une question de degré.
Définition
Il est défini comme une logique de contrôle qui prétend utiliser des degrés d'entrée et de sortie pour estimer le raisonnement humain avec l'intégration d'une implémentation basée sur des règles. La technique utilisée dans la manipulation d'informations ou de faits indésirables qui implique un certain degré d'incertitude.
Comprendre la logique floue
Avant de comprendre, il est bon de connaître les termes de base pour aller de l'avant. Les variables linguistiques sont les variables d'entrée ou de sortie dont les valeurs sont des mots et non un nombre. exemples température (t) comme variable. Ensuite, les fonctions d'appartenance sont l'utilisation dépendante du contexte pour mapper les valeurs non floues. par exemple, comme exemple de variables de température, les fonctions d'appartenance incluent:
T (température) = (froid, maintien, chaud)
Il a des connecteurs comme des conjonctions et des disjonctions pour le degré de implicitement. Et a un ensemble de règles d'inférence pour faire une déclaration de décision. Ils aident à représenter une sorte d'expertise humaine.
Comment Fuzzy Logic facilite-t-il le travail?
Dans certains scénarios, des modèles mathématiques sont construits pour traiter des systèmes non linéaires. Ces derniers jours, l'objectif est de les réaliser à moindre coût, ce qui a ensuite conduit à une logique floue renouvelée. Plusieurs étapes d'itérations sont requises par des systèmes très compliqués pour trouver un ensemble de règles. Il fonctionne avec les réseaux de neurones pour rendre l'ensemble de clustering aussi simple que possible. Le concept de logique floue est basé sur un raisonnement humain, c'est pourquoi cela rend le travail plus facile.
Que pouvez-vous faire avec Fuzzy Logic?
C'est un phénomène fondé sur des règles et repose sur un logiciel d'intelligence artificielle qui est également considéré comme un sous-ensemble de l'IA. Ils peuvent être appliqués à des applications d'ingénierie et sont apparus dans des applications non techniques comme le diagnostic médical, l'application de stock, en général, ils sont appliqués presque à tous les systèmes qui ont une logique d'entrée et de sortie.
Travailler avec la logique floue
La logique floue fonctionne sur les concepts d'ensembles et les décisions de sortie sont basées sur les hypothèses. L'ensemble flou a une plage de valeurs de (0, 1). Ils fonctionnent sur la base de règles floues, à savoir la règle if-then. Le raisonnement en logique floue est la question la plus importante qui donne 1 pour la vraie valeur et 0 pour une fausse valeur. Et imprécision pour les valeurs partielles. Toutes ces actions floues regroupées pour former une sortie système. Par exemple, prenons un exemple:
- Le samedi est-il un week-end? la réponse floue est 1, vrai.
- Le dimanche est-il un jour de semaine? la réponse floue est 0, 9.
Premièrement, l'ensemble de données d'entrée est groupé et transformé en un ensemble flou à l'aide de fonctions d'appartenance et de termes linguistiques. Ce processus est appelé Fuzzification. Sur la base de l'ensemble de règles organisées, une inférence est faite. Enfin, pendant l'étape de défuzzification, la sortie floue produite est mappée sur une sortie nette à l'aide de fonctions d'appartenance.
Par exemple, dans un système de climatisation, le système de logique floue joue un rôle en déclarant des variables linguistiques pour la température, en définissant des ensembles d'appartenance (0, 1) et l'ensemble de règles à travers le processus de fuzzification. est fait par le moteur d'inférence et enfin la sortie souhaitée est convertie en nombres non flous en utilisant la défuzzification.
Avantages de la logique floue
- Il reconnaît les travaux sur les approches commerciales et pratiques.
- Ils se dirigent vers sa simplicité et sa flexibilité et s'appliquent à divers produits d'ingénierie. Il aide à construire des fonctions non linéaires.
- Les algorithmes et les concepts mathématiques derrière le système flou sont faciles et très naturels.
- Il simplifie la mise en œuvre du système conventionnel et leur travail est facile à comprendre.
Pourquoi devrions-nous utiliser la logique floue?
La logique floue est plus compréhensible et plus facile à utiliser dans de nombreuses technologies. Ils généralisent la distribution binaire appelée degré de possibilité. Les membres des secteurs industriels et les délégués universitaires explorent les nécessités de la logique floue et ses technologies connexes pour résoudre une approche d'information incertaine. C'est récemment l'avènement des recherches car elles sont bien adaptées aux applications de systèmes de contrôle qui aident à la prévision du temps et des tremblements de terre en Chine.
Portée de logique floue
De nos jours, vous pouvez trouver des systèmes à logique floue dans des applications telles que la vidéographie, les télécommunications, les machines à laver, les voitures, la climatisation. ils ont été largement utilisés dans l'égalisation des canaux, la détection du signal, le traitement du signal. Il y a certains domaines où la logique floue joue un rôle essentiel dans les téléviseurs de systèmes automobiles, la chaîne hi-fi et les fours à micro-ondes. En aérospatiale, ils sont mis en œuvre pour le contrôle des satellites, la décision d'altitude dans les vaisseaux spatiaux.
Pourquoi avons-nous besoin de logique floue?
Il aide à mettre en œuvre l'intelligence artificielle. Ils agissent comme un outil d'aide à la décision pour les managers du secteur des entreprises. Il aide à calculer le langage naturel avec des probabilités imprécises. Toutes les applications réelles de logique floue impliquent des variables linguistiques (le concept de précision). Ils ont un pouvoir élevé dans la formulation de domaines tels que la médecine et d'autres situations de conflit.
Comment cet outil de logique floue vous aidera dans la croissance de carrière?
Il est toujours passionnant de travailler avec les technologies les plus récentes et les meilleures pour résoudre les problèmes commerciaux. L'impact de la logique floue sur l'emploi est élevé. Il existe un marché en constante évolution pour les professionnels qui se livrent à l'apprentissage de concepts flous. Vous pourriez trouver une carrière dans le domaine de spécialisation de l'apprentissage automatique, de l'intelligence artificielle et des mathématiques. Ces professionnels trouvent leur rôle dans la fabrication, les machines, la finance et la comptabilité.
Conclusion
En conclusion, nous avons fini avec les bases de ce système et y travaillons. Comme cela vous sera utile pour comprendre la portée du flou dans un environnement en temps réel. Il est susceptible de disperser leur nature dans la visibilité et l'acceptation. Ils ont pris une large place dans la recherche et le développement; précisément ces applications se retrouvent dans les travaux mathématiques et scientifiques. Il existe également de nombreuses autres applications où la logique floue doit être développée. Dans les années à venir, il jouera un rôle important dans le développement d'applications réelles.
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