模糊逻辑是处理部分真实概念的布尔逻辑扩展 模糊逻辑是什么

模糊逻辑是布尔逻辑的扩展,以处理一些真正的理论 。传统逻辑坚持一切(解释)都可以使用二元项(0) 或 1.黑色或白色,是否)来表达,模糊逻辑用真实性取代了布尔的真实价值 。这些解释表明,它们实际上接近于每个人的日常问题和意思,因为“真实”和结果大多是部分的(非二元)和/或不准确的(错误的、不清楚的、模糊的) 。

模糊逻辑是处理部分真实概念的布尔逻辑扩展 模糊逻辑是什么

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真实性往往与概率混淆 。但它们在概念上是不同的;模糊真实值表示模糊定义组合中的成员所有权关系,而不是事物或要求的可能性(likelihood) 。要表现出这种差异,考虑以下情节:Bob 在两个靠近房间的房间里:厨房和餐厅 。在许多情况下,Bob 状态在事物“在厨房”的集合中是绝对明确的:他要么“在厨房”要么“不在厨房” 。但 Bob 站在门口怎么办?它可以被称为“厨房的一部分” 。这部分的定量阐述产生了成员关系的模糊结合 。例如,餐厅里只有他的小脚趾,我们可以说 Bob 是 0.01“在厨房” 。只要 Bob 站在门口,没有什么能解决他真正的“在厨房”或“不在厨房”的问题(比如扔硬币) 。模糊集合是基于组合的模糊定义,而不是偶然性 。
模糊逻辑允许包括在内 0 和 1 两者结合成员关系值,与黑白灰色相同 。在其语言形式中,有”等不准确的概念;略微”、”非常”和”十分” 。特别是,它允许组合中的一些成员关系 。它与模糊结合和概率理论有关 。这是 1965 卢菲特·泽德教授介入加州大学伯克利分校 。
虽然模糊逻辑被普遍接受是有争议的:它被一些控制工程师拒绝,因为它的有效性和其他原因,以及一些唯一严格描述概率论不确定性的统计学家 。批评者认为,这不是一般集合理论的超集,因为成员函数是根据传统的组合来定义的 。
运用模糊逻辑可用于控制洗衣机等家用电器(它认知载货量和清洁液浓度,并相应调整其清洁周期)和空调 。
基本应用程序可以特征化为连续变量的子类(subranges),形状通常是三角形或梯形 。例如,防锁制动器的温度检测可以有多个单独的成员关系函数来正确控制制动器所需的特定环境温度(所属函数) / Membership function) 。每个函数映射相同的温度,直到在 0 至 1 范围内的一个真实值,是非凹函数(non-concave functions,否则,在某一部分,温度越高,被归类为越冷) 。然后这些真实值可以用来确定如何控制刹车 。
在这个图像中,冷热是投射环境温度的函数 。此刻度有三个”真值”—分别对应三个真值函数 。对于显示的特定温度,这三个真值可以理解为将温度描述为̵非常冷”, “有些暖”和”不太热” 。
一般采用梯形,但在进行模糊回归分析时,采用三角形所属函数 。
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