ファジー論理-おおよその推論
以下は、近似推論のさまざまなモードです-
カテゴリカル推論
この近似推論モードでは、ファジー数量詞とファジー確率を含まない前件は、正規の形式であると見なされます。
質的推論
この近似推論モードでは、前件と後件にファジー言語変数があります。システムの入出力関係は、ファジーIF-THENルールのコレクションとして表されます。この推論は、主に制御システムの分析で使用されます。
三段論法の推論
この近似推論モードでは、ファジー数量詞を使用する先行詞は推論規則に関連しています。これは次のように表されます-
X = S 1 Aさん、Bさんです
Y = S 2 CさんはD'Sであります
------------------------
Z = S 3 Eさんは、Fさんです
ここで、A、B、C、D、E、Fはファジー述語です。
S 1及びS 2は、ファジィ数量を与えられています。
S 3は、決定する必要のあるファジー定量化子です。
気質の推論。
この近似推論モードでは、先行は「通常」ファジー量子化子を含む可能性のある性質です。数量詞Usually気質的推論と三段論法的推論を結び付けます。したがって、それは重要な役割を果たします。
たとえば、気質推論における推論の射影規則は、次のように与えることができます。
通常((L、M)はR)⇒通常(Lは[R↓L])
ここに [R ↓ L] ファジィ関係の射影です R オン L
ファジー論理ルールベース
人間は常に自然言語での会話に慣れていることは周知の事実です。人間の知識の表現は、自然言語表現に従うことで行うことができます-
IF 先行詞 THEN 結果として
上記の式は、ファジーIF-THENルールベースと呼ばれます。
正準形式
以下は、ファジー論理ルールベースの正規形式です。
Rule 1 −条件C1の場合、制限R1
Rule 2 −条件C1の場合、制限R2
。
。
。
Rule n −条件C1の場合、制限Rn
ファジーIF-THENルールの解釈
ファジーIF-THENルールは、次の4つの形式で解釈できます。
割り当てステートメント
これらの種類のステートメントは、割り当ての目的で「=」(記号に等しい)を使用します。それらは次の形式です-
a =こんにちは
気候=夏
条件文
これらの種類のステートメントは、条件の目的で「IF-THEN」ルールベースフォームを使用します。それらは次の形式です-
気温が高い場合気候は暑い
食べ物が新鮮な場合は、それを食べます。
無条件のステートメント
それらは次の形式です-
GOTO 10
ファンをオフにします
言語変数
ファジー論理は、自然言語の単語または文である言語変数を使用することを研究しました。たとえば、温度と言えば、それは言語変数です。その値は、非常に暑いまたは寒い、わずかに暑いまたは寒い、非常に暖かい、わずかに暖かいなどです。非常に、わずかにという言葉は、言語の生け垣です。
言語変数の特徴づけ
次の4つの用語は、言語変数を特徴付けるものです。
- 変数の名前。通常はxで表されます。
- 一般にt(x)で表される変数の用語セット。
- 変数xの値を生成するための構文規則。
- xのすべての値とその重要性をリンクするためのセマンティックルール。
ファジィ論理における命題
命題は、一般的に次の標準形式で表現される任意の言語で表現された文であることがわかっています。
s as P
ここで、sは主語、Pは述語です。
たとえば、「デリーはインドの首都です」、これは「デリー」が主語であり、「がインドの首都である」が主語の特性を示す述語であるという命題です。
論理は推論の基礎であり、ファジー論理は、ファジー述語、ファジー述語修飾子、ファジー数量詞、およびファジー修飾子をファジー提案で使用することによって推論の機能を拡張し、古典論理との違いを生み出すことを知っています。
ファジー論理の命題には、次のものが含まれます。
ファジー述語
自然言語のほとんどすべての述語は本質的にファジーであるため、ファジーロジックには、背の高い、短い、暖かい、熱い、速いなどの述語があります。
ファジー述語修飾子
上記で言語ヘッジについて説明しました。また、ヘッジとして機能するファジー述語修飾子も多数あります。これらは、言語変数の値を生成するために非常に重要です。たとえば、「very、little」という単語は修飾語であり、命題は「水はわずかに熱い」のようになります。
ファジー数量詞
これは、1つ以上のファジーまたは非ファジーセットのカーディナリティのあいまいな分類を与えるファジー数として定義できます。ファジー論理内の確率に影響を与えるために使用できます。たとえば、多くの、ほとんどの、頻繁に単語はファジー数量詞として使用され、命題は「ほとんどの人がそれにアレルギーがある」のようになります。
ファジー修飾子
ここで、ファジー修飾子について理解しましょう。ファジー修飾子もファジーロジックの提案です。ファジー資格には次の形式があります-
真実に基づくファジー資格
それはファジー命題の真実の程度を主張します。
Expression− x istとして表されます。ここで、tはファジー真理値です。
Example −(車は黒です)はあまり真実ではありません。
確率に基づくファジー認定
それは、ファジー命題の確率(数値または間隔)を主張します。
Expression−xはλであると表されます。ここで、λはファジー確率です。
Example −(車は黒)可能性が高いです。
可能性に基づくファジー認定
それは曖昧な命題の可能性を主張している。
Expression−xはπであると表されます。ここで、πはあいまいな可能性です。
Example −(車は黒)はほとんど不可能です。