¿Qué es la lógica difusa?
Lógica difusa se define como una forma de lógica que es de gran valor y puede tener valores de verdad variables en cualquier número real entre 0 y 1. Es el concepto del manejo de la verdad parcial. En la vida real, podemos encontrarnos en una situación en la que no podemos decidir si la declaración es verdadera o falsa. En ese momento, la lógica difusa ofrece una flexibilidad muy valiosa en el razonamiento.
Un algoritmo de lógica difusa ayuda a resolver un problema después de evaluar todos los datos disponibles. A continuación, toma la mejor decisión posible sobre la información proporcionada. El método FL imita la forma de tomar decisiones en personas que consideran todas las posibilidades entre los valores digitales de T y F.
En este tutorial, aprenderá
Historia de los sistemas de lógica difusa
Sin embargo, el concepto de lógica difusa se ha estudiado desde la década de 1920. Lotfi Zadeh, profesor de UC Berkeley en California, utilizó por primera vez el término lógica oscura en 1965. Observó que la lógica informática ordinaria era incapaz de representar datos que reflejaran ideas humanas subjetivas o vagas.
Se ha aplicado un algoritmo difuso a una variedad de áreas, desde la teoría del control hasta la IA. Está diseñado para permitir que la computadora determine las diferencias entre los datos que no son verdaderos o falsos. Algo parecido al proceso del razonamiento humano. Como un poco de oscuridad, algo de brillo, etc.
Características de la lógica vaga
A continuación, se muestran algunos atributos importantes de la lógica difusa:
- Flexible y fácil de implementar aprendizaje automático técnica
- Te ayuda a imitar la lógica del pensamiento humano.
- La lógica puede tener dos valores que representan dos posibles soluciones
- Método muy adecuado para razonamientos indeterminados o aproximados
- La lógica oscura ve la inferencia como un proceso para propagar restricciones elásticas
- La lógica oscura le permite construir funciones no lineales de complejidad arbitraria.
- La lógica vaga debe construirse con la guía completa de los expertos.
Cuando no usar una lógica vaga
Sin embargo, la lógica vaga nunca es una cura para todos. Por lo tanto, es igualmente importante entender que no debemos usar una lógica vaga.
Aquí hay algunas situaciones en las que es mejor no usar Fuzzy Logic:
- Si no le resulta conveniente asignar el espacio de entrada al espacio de salida
- La lógica vaga no debe usarse cuando puede usar el sentido común
- Muchos controladores pueden hacer el trabajo perfectamente sin usar lógica difusa
Arquitectura de lógica difusa
Arquitectura de lógica difusa
Hay cuatro partes principales en la arquitectura Fuzzy Logic como se muestra en el diagrama:
Base de reglas:
Contiene todas las reglas y condiciones, si las hubiera, ofrecidas por los expertos para regir el sistema de toma de decisiones. La reciente actualización de la teoría difusa proporciona varios métodos para diseñar y ajustar controladores difusos. Esta actualización reduce significativamente el número de reglas difusas.
Fuzzificación:
Un paso de fuzzificación ayuda a convertir las entradas. Le permite convertir números nítidos en conjuntos oscuros. Entradas nítidas medidas por sensores y alimentadas al sistema de control para su posterior procesamiento. Como temperatura ambiente, presión, etc.
Máquina de inferencia:
Le ayuda a determinar la cantidad de coincidencia entre la entrada difusa y las reglas. Basado en el% de coincidencia, determina las reglas que deben aplicarse de acuerdo con el campo de entrada dado. Posteriormente, se elaboran las normas de desarrollo para desarrollar los actos de control.
Descontaminación:
Finalmente, se realiza el proceso de descontaminación para convertir los conjuntos difusos en valor nítido. Hay muchos tipos de técnicas disponibles, por lo que debe elegir la que mejor se adapte cuando se usa con un sistema especializado.
Lógica difusa frente a probabilidad
| Lógica difusa | Probabilidad |
|---|---|
| Difusa: el nivel de membresía de Tom en la serie Seniors es 0.90. | Probabilidad: Hay un 90% de probabilidad de que Tom sea mayor. |
| La lógica oscura toma pasos de la verdad como base matemática para modelar el fenómeno de la oscuridad. | La probabilidad es un modelo matemático de ignorancia. |
Crujiente vs difuso
| Crujiente | Difuso |
|---|---|
| T o F tiene un límite estricto. | Limitación vaga en el tamaño de la membresía |
| Algún tiempo fresco puede ser oscuro | No puede ser nítido |
| Verdadero / Falso {0,1} | Valores de membresía en [0,1] |
| La ley de lógica nítida puede contener o no la ley de lógica nítida de medio exclusivo y no contradictorio | En la ley, la lógica oscura de la posesión de medios excluidos y sin contraste |
Teoría de la versión clásica vs conjunto vago
| Serie Clásica | Teoría de conjuntos difusos |
|---|---|
| Clases de objetos con límites marcados. | Las clases de objetos no tienen límites definidos. |
| Un conjunto clásico se define por límites nítidos, es decir, hay claridad sobre la ubicación de los límites del conjunto. | Un conjunto ambiguo siempre tiene límites ambiguos, es decir, puede haber incertidumbre sobre la ubicación de los límites del conjunto. |
| Ampliamente utilizado en el diseño de sistemas digitales | Se usa solo en controladores difusos. |
Ejemplos Lógica oscura
Vea el diagrama a continuación. Muestra que, en un sistema difuso, los valores se expresan con números del 0 al 1. En este ejemplo, 1.0 significa verdad absoluta y 0.0 significa falsedad absoluta.
Lógica difusa con ejemplo
Campos de aplicación Lógica vaga
La tabla dada Blow muestra la aplicación de la lógica difusa por parte de empresas famosas en sus productos.
| Producto | Empresa | Lógica difusa |
|---|---|---|
| Frenos antibloqueo | Nissan | Utilice lógica difusa para controlar los frenos en situaciones peligrosas según la velocidad del automóvil, la aceleración, la velocidad de las ruedas y la aceleración. |
| Transmisión automática | NOK / Nissan | La lógica oscura se utiliza para controlar la inyección de combustible y el encendido en función de la ubicación del acelerador, la temperatura del agua de refrigeración, las RPM, etc. |
| Motor automático | Honda, Nissan | Se utiliza para seleccionar una puerta según la carga del motor, el estilo de conducción y las condiciones de la carretera. |
| Fotocopiadora | Canon | Se utiliza para ajustar el voltaje del tambor según la densidad de la imagen, la humedad y la temperatura. |
| Control de crucero | Nissan, Isuzu, Mitsubishi | Úselo para ajustar la configuración del acelerador para establecer la velocidad y la aceleración del automóvil |
| Lavaplatos | Matsushita | El uso para ajustar el ciclo de limpieza, las estrategias de enjuague y lavado depende de la cantidad de platos y la cantidad de comida servida en los platos. |
| Control de ascensor | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Úselo para esperar el tráfico basado en la reducción del tráfico de pasajeros |
| Sistema de diagnóstico de golf | Maruman Golf | Elige un palo de golf basándose en el swing y el cuerpo del golfista. |
| Gestión de fitness | Omron | Tienen reglas vagas y comprensibles para controlar el bienestar de sus empleados. |
| Control de horno | Acero Nippon | Mezclar cemento |
| Horno microondas | Mitsubishi Chemical | La potencia y la estrategia de cocción determina los pulmones. |
| Computadora de mano | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Reconoce caracteres Kanji escritos a mano. |
| Grabado con plasma | Mitsubishi Electric | Establece tiempo y estrategia de grabado. |
Ventajas del sistema de lógica vaga
- La estructura de Fuzzy Logic Systems es fácil y comprensible
- La lógica oscura se usa ampliamente tanto con fines comerciales como prácticos
- La lógica oscura en la IA le ayuda a controlar las máquinas y los productos de consumo
- Puede que no proporcione un razonamiento preciso, pero es el único razonamiento aceptable
- La lógica vaga en Data Mining lo ayuda a lidiar con la incertidumbre en la ingeniería
- Mayormente robusto ya que no se requiere una entrada precisa
- Se puede programar en caso de que el sensor de retroalimentación deje de funcionar
- Se puede modificar fácilmente para mejorar o cambiar el rendimiento del sistema.
- Se pueden utilizar sensores económicos que le ayudarán a mantener bajos el costo total y la complejidad del sistema.
- Proporciona la solución más eficaz para problemas complejos.
Desventajas de los sistemas lógicos vagos
- La lógica vaga no siempre es precisa, por lo que los resultados se basan en suposiciones, por lo que es posible que no sea ampliamente aceptado.
- Los sistemas oscuros no tienen la capacidad de reconocer el aprendizaje de patrones ni el reconocimiento de patrones de tipo de red neuronal
- Se requieren pruebas exhaustivas de hardware para la validación y verificación de sistemas oscuros basados en el conocimiento.
- Establecer reglas vagas y precisas y funciones de membresía es una tarea difícil
- Alguna lógica vaga del tiempo se confunde con la teoría de la probabilidad y los términos.
Resumen
- El término oscuro significa cosas que no son muy claras u oscuras.
- Lotfi Zadeh, profesor de UC Berkeley en California, utilizó por primera vez el término lógica oscura en 1965
- La lógica oscura es una técnica de aprendizaje automático flexible y fácil de aplicar
- La lógica vaga no debe usarse cuando puede usar el sentido común
- Hay cuatro partes principales en la arquitectura de lógica difusa 1) Regla de base 2) Fuzzificación 3) Motor de inferencia 4) Descontaminación
- La lógica oscura toma grados de verdad como base matemática para el modelo de oscuridad y la probabilidad es un modelo matemático de ignorancia.
- Un conjunto nítido tiene un límite estricto de T o F y un límite vago para el tamaño de la membresía
- El conjunto clásico se usa ampliamente en el diseño de sistemas digitales y el conjunto difuso Se usa solo en controladores difusos
- Transmisión automática, gestión de fitness, sistema de diagnóstico de golf, lavavajillas, fotocopiadora son algunas áreas de las aplicaciones de Fuzzy Logic
- La lógica oscura en Soft Computing le ayuda a controlar máquinas y productos de consumo