퍼지 논리-대략적인 추론

다음은 대략적인 추론의 다양한 모드입니다.

범주 추론

이 근사 추론 모드에서 퍼지 수량 자 및 퍼지 확률을 포함하지 않는 선행 항목은 표준 형식으로 가정됩니다.

질적 추론

이 근사 추론 모드에서 선행 및 결과는 모호한 언어 변수를 갖습니다. 시스템의 입력-출력 관계는 퍼지 IF-THEN 규칙 모음으로 표현됩니다. 이 추론은 주로 제어 시스템 분석에 사용됩니다.

삼단 추론

이 근사 추론 모드에서 퍼지 수량자가있는 선행 항목은 추론 규칙과 관련됩니다. 이것은 다음과 같이 표현됩니다.

x = S 1 A는 B입니다.

y = S 2 C는 D입니다.

------------------------

z = S 3 E는 F입니다.

여기서 A, B, C, D, E, F는 퍼지 술어입니다.

  • S 1S 2 에는 퍼지 수량자가 지정됩니다.

  • S 3 은 결정해야하는 퍼지 수량 자입니다.

처분 추론

이 근사 추론 모드에서 선행은 "보통"퍼지 수량자를 포함 할 수있는 처분입니다. 수량 자Usually성향과 삼단 논리를 함께 연결합니다. 따라서 중요한 역할을합니다.

예를 들어, 성향 추론에서 추론의 투영 규칙은 다음과 같이 주어질 수 있습니다.

보통 ((L, M)은 R) ⇒ 보통 (L은 [R ↓ L])

여기 [R ↓ L] 퍼지 관계의 투영입니다. R 의 위에 L

퍼지 로직 규칙베이스

인간은 항상 자연어로 대화를 나누는 것이 편하다는 것은 알려진 사실입니다. 인간 지식의 표현은 다음과 같은 자연어 표현의 도움으로 수행 될 수 있습니다.

IF 전례 THEN 당연한 결과

위에서 언급 한 표현식을 퍼지 IF-THEN 룰베이스라고합니다.

정식 형식

다음은 퍼지 논리 규칙베이스의 표준 형식입니다-

Rule 1 − 조건 C1이면 제한 R1

Rule 2 − 조건 C1이면 제한 R2

.

.

.

Rule n − 조건 C1이면 제한 Rn

퍼지 IF-THEN 규칙의 해석

퍼지 IF-THEN 규칙은 다음 네 가지 형식으로 해석 될 수 있습니다.

할당 명세서

이러한 종류의 문은 할당을 위해 "="(등호와 같음)를 사용합니다. 그들은 다음과 같은 형태입니다-

a = 안녕하세요

기후 = 여름

조건문

이러한 종류의 명령문은 조건 목적으로 "IF-THEN"룰베이스 양식을 사용합니다. 그들은 다음과 같은 형태입니다-

온도가 높으면 기후가 덥다

음식이 신선하다면 먹습니다.

무조건 문

그들은 다음과 같은 형태입니다-

10으로 이동

팬 끄기

언어 변수

퍼지 논리가 자연어의 단어 또는 문장 인 언어 변수를 사용한다는 것을 연구했습니다. 예를 들어 온도라고하면 언어 적 변수입니다. 값은 매우 뜨겁거나 차갑고, 약간 뜨겁거나 차갑거나, 매우 따뜻하거나, 약간 따뜻합니다. 매우 약간 단어는 언어 적 울타리입니다.

언어 변수의 특성화

다음 네 가지 용어는 언어 변수를 특성화합니다-

  • 일반적으로 x로 표시되는 변수의 이름입니다.
  • 일반적으로 t (x)로 표시되는 변수의 용어 집합입니다.
  • 변수 x의 값을 생성하기위한 구문 규칙.
  • x의 모든 값과 그 의미를 연결하기위한 의미 규칙.

퍼지 로직의 명제

명제는 일반적으로 다음 표준 형식으로 표현되는 모든 언어로 표현 된 문장이라는 것을 알고 있습니다.

s를 P로

여기서 s 는 주제이고 P 는 술어입니다.

예를 들어, " Delhi is the capital of India ", 이것은 " Delhi "가 주어 이고 " is the capital of India "가 주어의 속성을 보여주는 술어 인 명제 입니다.

우리는 논리가 추론의 기초라는 것을 알고 있으며 퍼지 논리는 고전 논리와의 차이를 생성하는 퍼지 명제에서 퍼지 술어, 퍼지 술어 수정 자, 퍼지 한정자 및 퍼지 한정자를 사용하여 추론의 기능을 확장합니다.

퍼지 논리의 명제에는 다음이 포함됩니다.

퍼지 술어

자연어의 거의 모든 술어는 본질적으로 퍼지이므로 퍼지 논리에는 tall, short, warm, hot, fast 등과 같은 술어가 있습니다.

퍼지 조건 자 수정 자

우리는 위에서 언어 적 헤지에 대해 논의했습니다. 또한 헤지 역할을하는 퍼지 조건 자 수정자가 많이 있습니다. 그들은 언어 변수의 값을 생성하는 데 매우 중요합니다. 예를 들어 매우, 약간이라는 단어는 수식어이고 명제는 " 물이 약간 뜨겁습니다 ." 와 같을 수 있습니다 .

퍼지 수량 자

하나 이상의 퍼지 또는 퍼지가 아닌 집합의 카디널리티를 모호하게 분류하는 퍼지 번호로 정의 할 수 있습니다. 퍼지 논리 내에서 확률에 영향을 미치는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, many, most, 자주 사용되는 단어는 모호한 수량 자로 사용되며 명제는 " 대부분의 사람들은 그것에 알레르기가 있습니다 ." 와 같을 수 있습니다 .

퍼지 한정자

이제 퍼지 한정자를 이해하겠습니다. 퍼지 한정자는 퍼지 로직의 명제이기도합니다. 퍼지 자격은 다음과 같은 형태를 갖습니다.

진실에 근거한 퍼지 자격

퍼지 명제의 진실 정도를 주장합니다.

Expressionx is t 로 표현됩니다 . 여기서 t 는 퍼지 진리 값입니다.

Example − (자동차가 검은 색)은 사실이 아닙니다.

확률 기반 퍼지 한정

퍼지 명제의 확률 (숫자 또는 간격)을 주장합니다.

Expressionx가 λ 로 표현됩니다 . 여기서 λ 는 퍼지 확률입니다.

Example − (자동차가 검은 색) 가능성이 있습니다.

가능성에 따른 퍼지 검증

퍼지 명제의 가능성을 주장합니다.

Expressionx가 π 로 표시됩니다 . 여기서 π 는 모호한 가능성입니다.

Example − (자동차는 검은 색) 거의 불가능합니다.