퍼지 추론 시스템: 개요, 응용, 특성, 구조 및 장점

퍼지 추론 시스템은 퍼지 논리 시스템의 핵심 단위입니다. 퍼지 추론 시스템의 일반적인 구조는 다양한 기능 블록으로 구성됩니다. 새로운 방법을 사용하여 일상적인 문제를 해결합니다.

퍼지 추론 시스템은 퍼지 집합 이론, 퍼지 if-then 규칙 및 퍼지 추론에 의해 지원되는 컴퓨터 패러다임일 수 있습니다. 퍼지 추론 및 퍼지 if-then 규칙 그룹에서 출력을 파생하는 비선형 매핑입니다. 매핑 도메인 및 범위는 다차원 간격의 퍼지 세트 또는 포인트일 수 있습니다.

퍼지 추론 시스템은 퍼지 집합 이론을 사용하여 입력을 출력으로 매핑하는 시스템입니다.

FIS의 응용

퍼지 추론 시스템은 정보 순서, 선택 검사, 마스터 시스템, 시간 배열 예측, 고급 역학 및 예제 승인과 같은 다양한 분야에서 사용됩니다. 퍼지 규칙 기반 시스템, 퍼지 모델, 퍼지 논리 제어기, 퍼지 전문가 시스템 및 퍼지 연관 메모리라고도 합니다.

의사 결정 및 필수 작업 선택을 처리하는 퍼지 논리 시스템의 핵심 단위입니다. 그것은 "IF… . 그 시점에서"는 "AND" "OR" 커넥터와 함께 연결하여 근본적인 선택 기준을 도출합니다.

퍼지 추론 시스템의 특징

• FIS의 수율은 흐릿하거나 또렷할 수 있는 입력에 관계없이 일관되게 퍼지 집합입니다.
• 컨트롤러로 사용할 때는 퍼지 출력이 필요합니다.
• 퍼지 변수를 선명한 변수로 변환하기 위해 FIS와 함께 역퍼지화 장치가 제공됩니다.

퍼지 추론 시스템의 구조

퍼지 추론 시스템의 필수 구조는 세 가지 요소로 구성됩니다.

• 퍼지 규칙을 포함하는 규칙 베이스
• 퍼지 규칙에 활용되는 참여 기능을 포함하는 데이터베이스(또는 사전).
• 합리적인 결과 또는 결론을 추론하기 위해 주어진 지침과 사실에 따라 귀납을 수행하는 추론 메커니즘.

원천

역퍼지화란?

역퍼지화는 퍼지 집합을 나타내는 값의 추출입니다.

역퍼지화 방법:

1. 면적의 중심
2. 면적의 이등분선
3. 최대의 평균
4. 최대값 중 최소값
5. 최대값 중 가장 큰 것

간섭 시스템을 컨트롤러로 사용하는 경우에는 선명한 출력이 필수입니다.

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퍼지 추론 시스템 입력 및 출력

• 기본 퍼지 추론 시스템 은 퍼지 입력 또는 선명한 입력을 사용할 수 있지만 생성되는 결과는 종종 퍼지 집합입니다.
• 특히 퍼지 추론 시스템 이 컨트롤러로 사용되는 상황에서는 선명한 출력을 갖는 것이 중요합니다.
• 따라서 퍼지 집합을 나타내기 위해 선명한 값을 추출하기 위한 역퍼지화 기술이 필요합니다.

선명한 출력을 제공하는 퍼지 추론 시스템의 블록 다이어그램

인기 있는 퍼지 추론 시스템(퍼지 모델)

1. 맘다니 퍼지 모델
2. 스게노 퍼지 모델

이러한 퍼지 추론 시스템의 핵심적인 차이점은 퍼지 규칙의 결과와 구별되는 복합 및 역퍼지화 절차에 있습니다.

1. Ebrahim Mamdani 퍼지 모델

이것은 가장 많이 사용되는 퍼지 추론 시스템입니다.

Mamdani 교수는 증기 모터와 케틀 믹스를 제어하는 ​​주요 퍼지 시스템 중 하나를 제작했습니다. 그는 숙련된 인간 오퍼레이터가 제시한 퍼지 규칙을 적용했습니다.

출력 계산 단계

이 FIS의 출력을 계산하려면 다음과 같은 발전을 따라야 합니다.

1단계: 여러 가지 모호한 원칙 결정하기

2단계: 정보 참여 요소로 입력을 퍼지화

3단계: 표준 강도를 찾기 위해 퍼지 지침에 따라 퍼지 입력을 병합

4단계: 수율 참여 작업으로 표준 강도를 요약하여 표준의 후유증 찾기

5단계: 결과를 결합하여 수율 전달 얻기

6단계: 출력 분산의 역퍼지화 수행

최소 및 최대 연산자가 있는 두 가지 규칙 Mamdani

T-norms 및 S-norms에 대해 최소 및 최대 를 사용하는 Mamdani FIS는 두 개의 선명한 입력 x 및 y에 따라 달라질 수 있습니다.

연구 게이트

Max 및 Product Operators가 포함된 두 가지 규칙 Mamdani FIS

Mamdani FIS는 T-norms 및 S-norms에 대해 product 및 max 를 사용하며 두 개의 선명한 입력 x 및 y가 적용됩니다.

연구 게이트

3개의 SISO 퍼지 출력의 Mamdani 구성

2. 스게노 퍼지 모델

이 모델은 Takagi, Sugeno, Kang이 제안했습니다.

주어진 입출력 데이터 세트에서 퍼지 규칙을 생성하는 과학적 접근 방식을 개발합니다.

이 규칙의 형식은 다음과 같습니다.

IF x는 A이고 y는 B입니다. Z= f(x,y)

여기에서 AB는 전건의 퍼지 집합이고 z= f(x, y)는 후건의 선명한 함수입니다.

가장 일반적으로 사용되는 0차 Sugeno 퍼지 모델은 다음 형식 내에서 퍼지 규칙을 적용합니다.

x가 A이고 y가 B인 경우 z는 k

여기서 k는 상수입니다.

이 경우 모든 퍼지 규칙의 출력은 일정하고 결과적인 모든 소속 함수는 싱글톤 스파이크로 표시됩니다.

그래서,

• 1차 Sugeno 퍼지 모델: f(x, y) – 1차 다항식
• 0차 Sugeno 퍼지 모델: f – 상수

1차 Sugeno 퍼지 모델에 대한 퍼지 추론 절차

Sugeno Fuzzy 방식의 퍼지 추론 시스템 은 다음과 같은 방식으로 작동합니다.

1단계: 입력을 퍼지화 - 시스템의 입력을 퍼지로 만듭니다.

2단계: 퍼지 연산자 적용 - 출력을 얻으려면 퍼지 연산자를 적용해야 합니다.

규칙 형식

스게노 형식의 규칙 형식-

7 = x 및 9 = y인 경우 출력은 z = ax+by+c

Sugeno 퍼지 추론 시스템 은 Mamdani 방법과 매우 유사합니다.

결과 규칙만 변경: 퍼지 집합 대신 입력 변수의 수학 함수를 사용했습니다.

Mamdani 또는 Sugeno 퍼지 추론 시스템을 적용할지 결정하는 방법?

• Mamdani 기술은 전문 지식과 정보를 포착하는 것으로 널리 알려져 있습니다. 이를 통해 보다 본능적이고 인간적인 방식으로 기술을 묘사할 수 있습니다.

그러나 Mamdani 유형 퍼지 추론은 상당한 계산 부담을 수반합니다.

• 반면에 Sugeno 방법은 계산적으로 가능합니다. 진보 및 다양한 절차로 효과적으로 기능하여 특히 동적 비선형 프레임워크의 경우 다양한 문제에서 매우 매력적입니다.

퍼지 추론 시스템의 장점

결론

퍼지 추론 시스템을 사용하면 모든 작업을 쉽게 기계화할 수 있습니다. 이것이 퍼지 추론 시스템이 로봇, 패턴 인식, 시리즈 예측 등과 같은 다양한 분야에서 성공적인 응용을 발견한 이유입니다.

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