Bulanık Mantık - Yaklaşık Akıl Yürütme

Aşağıdakiler, yaklaşık akıl yürütmenin farklı modlarıdır -

Kategorik Akıl Yürütme

Bu yaklaşık akıl yürütme modunda, hiçbir bulanık nicelik belirteci ve bulanık olasılık içermeyen öncüllerin kanonik formda olduğu varsayılır.

Nitel Akıl Yürütme

Bu yaklaşık akıl yürütme tarzında, öncüllerin ve sonuçların bulanık dil değişkenleri vardır; bir sistemin girdi-çıktı ilişkisi, bulanık IF-THEN kurallarının bir koleksiyonu olarak ifade edilir. Bu akıl yürütme esas olarak kontrol sistemi analizinde kullanılır.

Heceli Akıl Yürütme

Bu yaklaşım mantığı modunda, bulanık niceleyicilere sahip öncüller, çıkarım kurallarıyla ilişkilidir. Bu şu şekilde ifade edilir -

x = S 1 A′s, B′s

y = S 2 C′s D′s

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

z = S 3 E′s F′s

Burada A, B, C, D, E, F bulanık yüklemlerdir.

  • S 1 ve S 2 bulanık nicelik verilmiştir.

  • S 3 karar verilmelidir bulanık miktar belirleyici olan.

Eğilimli Muhakeme

Bu yaklaşım mantığı kipinde, öncüller bulanık niceleyiciyi "genellikle" içerebilen eğilimlerdir. Nicelik belirteciUsuallyeğilimsel ve kıyas mantığını birbirine bağlar; dolayısıyla önemli bir rol oynar.

Örneğin, eğilimsel muhakemede çıkarımın projeksiyon kuralı şu şekilde verilebilir:

genellikle ((L, M) R'dir) ⇒ genellikle (L [R ↓ L] 'dir)

Buraya [R ↓ L] bulanık ilişkinin izdüşümüdür R açık L

Bulanık Mantık Kural Tabanı

İnsanoğlunun her zaman doğal dilde sohbet ederken rahat olduğu bilinen bir gerçektir. İnsan bilgisinin temsili, aşağıdaki doğal dil ifadesinin yardımı ile yapılabilir -

IF öncül THEN sonuç

Yukarıda belirtildiği gibi ifade, Fuzzy IF-THEN kuralı tabanı olarak anılır.

Kanonik Form

Aşağıda Bulanık Mantık Kural Tabanı'nın kanonik biçimi verilmiştir -

Rule 1 - C1 koşulu ise, kısıtlama R1

Rule 2 - C1 koşulu ise, R2 kısıtlaması

.

.

.

Rule n - Koşul C1 ise, kısıtlama Rn

Bulanık IF-THEN Kurallarının Yorumları

Bulanık IF-THEN Kuralları aşağıdaki dört biçimde yorumlanabilir:

Atama İfadeleri

Bu tür ifadeler, atama amacıyla "=" (işarete eşit) kullanır. Aşağıdaki biçimlerdendir -

a = merhaba

iklim = yaz

Koşullu İfadeler

Bu tür ifadeler, koşul amacıyla "IF-THEN" kural temel biçimini kullanır. Aşağıdaki biçimlerdendir -

EĞER sıcaklık yüksek İSE İklim sıcak

EĞER yiyecekler taze ise BU DURUMDA yiyin.

Koşulsuz İfadeler

Aşağıdaki biçimlerdendir -

10'a GİT

Fanı kapat

Dilsel Değişken

Bulanık mantığın, doğal bir dildeki kelimeler veya cümleler olan dil değişkenlerini kullandığını inceledik. Örneğin sıcaklık dersek dilsel bir değişkendir; değerleri çok sıcak ya da soğuk, biraz sıcak ya da soğuk, çok sıcak, biraz ılık, vb. Sözler çok, çok az dilsel çitlerdir.

Dil Değişkeninin Karakterizasyonu

Aşağıdaki dört terim, dil değişkenini karakterize eder -

  • Değişkenin adı, genellikle x ile gösterilir.
  • Değişkenin terim kümesi, genellikle t (x) ile temsil edilir.
  • X değişkeninin değerlerini oluşturmak için sözdizimsel kurallar.
  • Her x değerini ve önemini ilişkilendirmek için anlamsal kurallar.

Bulanık Mantıkta Öneriler

Önerilerin herhangi bir dilde ifade edilen ve genellikle aşağıdaki kanonik biçimde ifade edilen cümleler olduğunu bildiğimiz gibi:

s olarak P

Burada s Özne ve P Dayanaktır.

Örneğin, “ Delhi Hindistan'ın başkentidir ”, bu “ Delhi ” nin konu olduğu ve “ Hindistan'ın başkenti ” nin öznenin mülkiyetini gösteren yüklem olduğu bir önermedir.

Mantığın akıl yürütmenin temeli olduğunu biliyoruz ve bulanık mantık, klasik mantıktan farkı yaratan bulanık önermelerde bulanık yüklemler, bulanık-yüklem değiştiriciler, bulanık niceleyiciler ve bulanık niteleyiciler kullanarak akıl yürütme yeteneğini genişletiyor.

Bulanık mantıktaki önermeler şunları içerir:

Bulanık Dayanak

Doğal dildeki hemen hemen her yüklem doğada bulanıktır, bu nedenle bulanık mantık uzun, kısa, sıcak, sıcak, hızlı vb. Gibi yüklemlere sahiptir.

Bulanık Koşul Değiştiriciler

Yukarıda dilsel engelleri tartıştık; Ayrıca, çit görevi gören birçok bulanık-yüklem değiştiricimiz var. Dilsel bir değişkenin değerlerini üretmek için çok önemlidirler. Örneğin, çok, hafif sözcükleri değiştiricilerdir ve önermeler " su biraz sıcak " gibi olabilir .

Bulanık Niceleyiciler

Bir veya daha fazla bulanık veya bulanık olmayan kümenin önemliliğinin belirsiz bir sınıflandırmasını veren bulanık bir sayı olarak tanımlanabilir. Bulanık mantık içinde olasılığı etkilemek için kullanılabilir. Örneğin, çok, çoğu, sıklıkla belirsiz nicelik belirteçleri olarak kullanılır ve önermeler " çoğu insanın alerjisi vardır " gibi olabilir .

Bulanık Elemeler

Şimdi Fuzzy Qualifiers'ı anlayalım. Bir Bulanık Niteleyici aynı zamanda Bulanık Mantığın bir önermesidir. Bulanık kalifikasyon aşağıdaki formlara sahiptir -

Gerçeğe Dayalı Bulanık Nitelendirme

Bulanık bir önermenin doğruluk derecesini iddia ediyor.

Expression- x, t olarak ifade edilir . Burada t , bulanık bir doğruluk değeridir.

Example - (Araba siyah) ÇOK DOĞRU DEĞİL.

Olasılığa Dayalı Bulanık Nitelendirme

Bulanık önermenin sayısal veya aralık olasılığını iddia eder.

Expression- x olarak ifade edilir λ . Burada λ bulanık bir olasılıktır.

Example - (Araba siyah) Olasılıkla.

Olasılığa Dayalı Bulanık Nitelendirme

Bulanık önerme olasılığını iddia ediyor.

Expression- x π olarak ifade edilir . Burada π bulanık bir olasılıktır.

Example - (Araba siyah) Neredeyse İmkansız.