Bulanık mantığın temeli bulanık küme ve alt kümelere dayanır.
Matematiksel olarak ifade edildiğinde nesne küme ile olan üyelik ilişkisi bakımından kümenin elemanı ise "1", kümenin elemanı değilse "0" değerini alır. Bulanık mantık klasik küme teorisinin genişletilmesidir
Bulanık mantık, esnek ve uygulaması kolay bir makine öğrenimi tekniğidir.
Fuzzy terimi, çok açık veya belirsiz olmayan şeyler anlamına gelir.
Rules:
Kural Tabanı, kural setini depolamak için kullanılan bir bileşendir.
Karar verme sistemi kontrolü için uzmanlar tarafından sunulan kuralları ve koşullarını içerir.
Bulanık teorideki son güncelleme, bulanık denetleyicilerin tasarımı ve ayarlanması için çeşitli yöntemler sağlar.
Bu güncellemeler, bulanık kural kümesinin sayısını önemli ölçüde azaltır.
Fuzzification:
Bulanıklaştırma adımı girdilerin dönüştürülmesine yardımcı olur.Bulanık mantık sisteminde, bir çıkarım motoru bulanık kurallarla çalışır.Sensörler tarafından ölçülen ve daha sonraki işlemler için kontrol sistemine geçirilen net girdiler.
Bulanık mantık sistemi, bulanık kümeler teorisini kullanarak kesin girdileri kesin çıktılara eşler.Bu, cümleleri daha basit terimlere bölerek ve ana terimleri çıkararak ve daha sonra işlem için çıkarım motoruna gönderir.
Inference Engine:
Fuzzy Logic sisteminde ana bileşendir. Tüm bilgiler burada işlenir.
Kullanıcıların mevcut bulanık girdi ile kurallar arasındaki eşleşme derecesini bulmasını sağlar.
Ardından sistem verilen girdi alanına göre hangi kuralın ekleneceğini belirler.
Tüm kurallar tetiklendiğinde, kontrol eylemlerini geliştirmek için birleştirilirler.
Defuzzification:
Bulanık kümeleri kesin bir değere dönüştürmek için Durulaştırma işlemi gerçekleştirilir.Durulaştırma modülü bu bilgiyi tekrar kullanıcı tarafından iyi kabul edilen bir forma dönüştürür.
Mevcut birçok teknik türü vardır,uzman sistemle kullanıldığında en uygun olanı seçmeniz gerekir.
Avantajlar:
Kolay ve anlaşılırdır.
Ticari ve pratik amaçlar için yaygın olarak kullanılmaktadır.
Yapay zekadaki bulanık mantık, makineleri ve tüketici ürünlerini kontrol etmenize yardımcı olur.
Doğru muhakeme sunmayabilir, ancak kabul edilebilir muhakeme sunabilir.
Veri Madenciliğinde bulanık mantık, mühendislikteki belirsizlikle başa çıkmanıza yardımcı olur.
Sistem performansını iyileştirmek veya değiştirmek için kolayca değiştirilebilir.
Karmaşık sorunlara en etkili çözümü sağlar.
Dezavantajları:
Bulanık mantık her zaman doğru değildir, bu nedenle sonuçlar varsayıma dayalı olarak algılanır ve kabul edilmeyebilir.
Sinir ağı tipi örüntü tanımanın yanı sıra makine öğrenimi yeteneğine de sahip değildir.
Doğrulanması donanımla kapsamlı test gerektirir.
Top comments (0)