模糊邏輯教程：質量、架構、應用、優缺點、差異

當您必須做出決定時，有多少次是簡單的“是”或“否”？ 很多時候，您的選擇是“是”或“否”問題的變體，在這兩個問題之間存在多種選擇。

假設有人問你：“今晚你會去參加那個聚會嗎？” 您的回答可能是“也許是”或“當然不是”，而不是直接的“是”或“否”。

人類決策很大程度上依賴於這種模糊的選擇。 而在人工智能中，這個概念被稱為模糊邏輯。

在這個模糊邏輯教程中，您將了解什麼是模糊邏輯、它是如何工作的以及它的應用。 讓我們開始吧。

什麼是模糊邏輯？ 解釋

模糊是指缺乏清晰度。 在很多情況下，您無法做出簡單的“是或否”決定。 在這些情況下，您需要做出動態選擇。 模糊邏輯在這方面可以幫助您。

它為您提供了靈活的選擇，並使您能夠使用更多數據和變量進行推理。 模糊邏輯在 AI 中有很多應用，因為你不能到處使用布爾或類似的邏輯。 它類似於人類推理，並考慮了選擇是與否之間存在的所有可能性。

通常的邏輯只考慮兩種可能性：是和否。但人類不會做出這樣的決定。 它們在“是”和“否”之間有許多可能性，例如“可能是”和“可能不是”。模糊邏輯考慮了所有這些可能性。

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一點歷史

計算機科學家和數學家Lotfi Zadeh在意識到人類和計算機的決策制定存在很大差異時提出了模糊邏輯。 他指出，傳統的計算機邏輯無法操縱數據來表示類似於人類的不清楚的想法。

正如我們前面提到的，模糊邏輯在人工智能中有很多應用。 但是您也可以在許多其他領域看到它，因為它使人工智能能夠區分不符合佈爾邏輯的數據。 這意味著數據既不是真的也不是假的。

模糊邏輯的性質

模糊邏輯可能看起來有點複雜，但它是一種靈活的機器學習技術，您可以很容易地實現。 它可以讓你模仿人類的思想。 它也非常適合解決不確定性很高的問題。

它使您能夠構建具有任意複雜性的非線性函數。 但是你應該確保在對它有足夠的了解之後構建它，因為在這種情況下很容易出錯。

什麼時候不應該使用模糊邏輯

在某些情況下，您不應該使用模糊邏輯。 這裡是其中的一些：

• 當您可以使用常規邏輯得出解決方案時，您不需要使用模糊邏輯，因為它會使一切變得過於復雜
• 控制器不一定需要模糊邏輯
• 如果您無法將輸入映射到輸出，則不應使用模糊邏輯

模糊邏輯如何工作？ （建築學）

模糊邏輯的體系結構具有以下組件：

• 規則
• 模糊器
• 推理（智能）
• 去模糊器

規則：模糊器的所有規則都保存在規則庫中。 您在邏輯中輸入的所有 IF-THEN 條件也保留在此處，以便它可以做出決定。 模糊邏輯的最新更新使 AI 專家能夠減少他們需要的規則數量。

模糊器：模糊器將輸入（清晰的數字）轉換為模糊集。 它的傳感器測量 crips 輸入並將它們傳遞到控制系統，以便邏輯可以進一步處理它們。

推理：在模糊器之後是推理引擎。 它找出模糊輸入與規則的匹配程度。 它還根據其擁有的輸入字段選擇它必須應用的規則。

去模糊器：在這個階段，去模糊器將它接收到的模糊集轉換為清晰的輸出。 有多種形式的去模糊化可用，因此您需要根據需要選擇一種。

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模糊邏輯與概率之間的差異

為了正確理解這個模糊邏輯教程的概念，你必須看看模糊邏輯與概率之間的區別，因為它讓很多人感到困惑。

兩者之間的第一個主要區別是它們處理的主題。 模糊邏輯適用於事實，而概率適用於可能發生或不發生的事件。 模糊邏輯傳達部分真理，而概率傳達部分知識。

同樣，模糊邏輯以真理為數學基礎，而概率則建立了無知模型。

模糊和清晰的區別

兩者之間有很多不同之處。 首先，清晰的時間集可能是模糊的，但模糊的時間集不可能是清晰的。 非矛盾律和排中律可能（或可能不）在 Crisp 邏輯中成立。 另一方面，對於模糊邏輯，這些定律成立。

清晰的邏輯有嚴格的界限； 也就是說，它可能是 True 或 False。 並且模糊邏輯具有多個隸屬度。

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模糊邏輯有哪些應用？

以下是模糊邏輯在不同行業的主要應用：

汽車行業

汽車公司在人工智能中使用模糊邏輯來創建防抱死剎車。 模糊邏輯可以根據加速度和車速判斷何時需要應用防抱死制動，以避免發生事故。

模糊邏輯在汽車中的另一個用途是自動變速器。 在這些情況下，模糊邏輯根據轉速和節氣門設置控制點火和燃油噴射。 巡航控制是汽車保持特定速度並允許駕駛員在踩下油門時休息一下的功能。

模糊邏輯有助於調整油門設置以保持指定的車速。

健康

歐姆龍使用模糊邏輯規則來檢查員工的健康水平。 為此，他們添加了特定的規則集。 在它的幫助下，許多公司可以監控員工的健康狀況並提供相應的設施。

其他應用

• 微波爐使用模糊邏輯來選擇正確的烹飪選項。
• 高爾夫診斷系統應用模糊規則，根據高爾夫球手的體質和其他因素推薦最合適的高爾夫球桿
• 電梯控制系統根據乘客人數確定等待時間。 他們為此實施了模糊邏輯。
• 洗碗機使用模糊邏輯根據他們擁有的餐具選擇正確的清潔設置（週期、漂洗和洗滌時間等）。

模糊邏輯的優缺點？

優點

• 模糊邏輯結構簡單，很容易理解
• 應用於汽車、家電等多個行業
• 它比其他算法更有效地解決了不確定性問題
• 用途廣泛，因為它的操作不需要精確的輸入
• 由於其結構簡單，您可以輕鬆地對其進行修改並提高其性能
• 如果反饋傳感器不起作用，您可以使用模糊邏輯來解決這些問題

缺點

• 它無法執行類似於神經網絡的模式識別
• 基於模糊邏輯驗證和驗證系統需要大量硬件測試
• 設置模糊規則是一項相當艱鉅的任務
• 模糊邏輯的輸出並不總是準確的。 在某些情況下，這可能會導致問題，因為結果可能不可接受。

最後的想法

現在我們已經完成了我們的模糊邏輯教程。 我們希望您發現這篇文章很有用。 模糊邏輯無疑是人工智能中最流行和最簡單的概念之一。

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