퍼지 논리 예제

나이와 같은 언어 적 변수는 젊고 오래된 것과 같은 값을 받아 들일 수 있습니다. 자연어에는 퍼지 값 배율을 표현하기에 충분한 값 용어가 항상 포함되어 있지 않기 때문에 형용사 나 부사와 언어 값을 수정하는 것이 일반적입니다. 예를 들어, 헤지를 다소 사용하여 다소 오래되고 다소 젊은 추가 값을 구성할 수 있습니다. 퍼지 로직은 부울 논리를 모방하는 방식으로 멤버 자격 값으로 작동합니다. 이를 위해 기본 연산자 및 또는 교체를 사용할 수 있어야 합니다. 이에 대한 몇 가지 방법이 있습니다. 일반적인 대체를 Zadeh 연산자라고 합니다: 보상 퍼지 로직(CFL)은 연결 및 분리에 대한 수정된 규칙이 있는 퍼지 논리의 분기입니다. 결합 또는 분리의 한 성분의 진실값이 증가 또는 감소하면, 다른 성분은 보상하기 위해 감소 또는 증가된다. 이러한 진실 값의 증가 또는 감소는 다른 구성 요소의 증가 또는 감소에 의해 상쇄될 수 있습니다.

특정 임계값이 충족되면 오프셋이 차단될 수 있습니다. 지지자들은 CFL이 더 나은 계산 의미 론적 동작을 허용하고 자연어를 모방 할 수 있다고 주장합니다. [모호한] [19] [20] 예를 들어, 차갑고 따뜻하며 뜨는 식의 의미 아래 이미지에서 온도 눈금을 매핑하는 함수로 표현됩니다. 그 규모의 점에는 세 가지 “진실 값”(세 함수 각각에 대해 하나씩)이 있습니다. 이미지의 세로선은 세 개의 화살표(진실 값) 게이지의 특정 온도를 나타냅니다. 빨간색 화살표가 0을 가리키기 때문에 이 온도는 “뜨겁지 않음”으로 해석될 수 있습니다. 즉, 이 온도는 퍼지 세트 “핫”에 0 개의 멤버를 가집니다. 주황색 화살표(0.2를 가리키기)는 “약간 따뜻한” 파란색 화살표(0.8을 가리키며)로 설명할 수 있습니다.

따라서 이 온도는 퍼지 세트 “웜”에 0.2 멤버십을 가지며 퍼지 세트 “콜드”의 0.8 멤버십을 가짐) 각 퍼지 세트에 할당된 멤버 자격 의 정도는 퍼지화의 결과입니다. 보상 퍼지 로직은 4개의 연속 연산자로 구성됩니다: 연결(c); 분리 (d); 퍼지 엄격한 순서 (또는); 및 부정 (n). 결합은 기하학적 평균과 이중 결합 및 비결선 연산자입니다. [21] 그러나 임의의 선택 테이블이 항상 퍼지 논리 함수를 정의하는 것은 아닙니다. 논문에서[10] 주어진 선택 테이블이 퍼지 로직 함수를 정의하는지 여부를 인식하기 위한 기준이 공식화되었으며 퍼지 로직 함수 합성의 간단한 알고리즘은 최소 및 최대 구성요소의 도입 된 개념에 기초하여 제안되었다.