Qu'est-ce que la logique floue?
La logique floue est définie comme une forme logique à plusieurs valeurs qui peut avoir des valeurs de vérité de variables dans n'importe quel nombre réel entre 0 et 1. C'est le concept de poignée de vérité partielle. Dans la vraie vie, nous pouvons rencontrer une situation où nous ne pouvons pas décider si la déclaration est vraie ou fausse. A cette époque, la logique floue offre une flexibilité très précieuse pour le raisonnement.
L'algorithme de logique floue aide à résoudre un problème après avoir pris en compte toutes les données disponibles. Ensuite, il prend la meilleure décision possible pour l'entrée donnée. La méthode FL imite le mode de prise de décision chez un être humain qui considère toutes les possibilités entre les valeurs numériques T et F.
Dans ce tutoriel, vous apprendrez
- Qu'est-ce que la logique floue?
- Histoire des systèmes de logique floue
- Caractéristiques de la logique floue
- Quand ne pas utiliser la logique floue
- Architecture de logique floue
- Logique floue vs probabilité
- Crisp vs Fuzzy
- Théorie des ensembles classiques et des ensembles flous
- Exemples de logique floue
- Domaines d'application de la logique floue
- Avantages du système de logique floue
- Inconvénients des systèmes de logique floue
Histoire des systèmes de logique floue
Bien que le concept de logique floue ait été étudié depuis les années 1920. Le terme de logique floue a été utilisé pour la première fois en 1965 par Lotfi Zadeh, professeur à l'UC Berkeley en Californie. Il a observé que la logique informatique conventionnelle n'était pas capable de manipuler des données représentant des idées humaines subjectives ou peu claires.
L'algorithme flou a été appliqué à divers domaines, de la théorie du contrôle à l'IA. Il a été conçu pour permettre à l'ordinateur de déterminer les distinctions entre les données qui ne sont ni vraies ni fausses. Quelque chose de similaire au processus de raisonnement humain. Comme peu sombre, une certaine luminosité, etc.
Caractéristiques de la logique floue
Voici quelques caractéristiques importantes de la logique floue:
- Technique d'apprentissage automatique flexible et facile à mettre en œuvre
- Vous aide à imiter la logique de la pensée humaine
- La logique peut avoir deux valeurs qui représentent deux solutions possibles
- Méthode très appropriée pour un raisonnement incertain ou approximatif
- La logique floue considère l'inférence comme un processus de propagation de contraintes élastiques
- La logique floue vous permet de créer des fonctions non linéaires de complexité arbitraire.
- La logique floue doit être construite avec les conseils complets d'experts
Quand ne pas utiliser la logique floue
Cependant, la logique floue n'est jamais un remède pour tous. Par conséquent, il est tout aussi important de comprendre que là où nous ne devons pas utiliser de logique floue.
Voici certaines situations où il vaut mieux ne pas utiliser Fuzzy Logic:
- Si vous ne trouvez pas pratique de mapper un espace d'entrée à un espace de sortie
- La logique floue ne doit pas être utilisée lorsque vous pouvez utiliser le bon sens
- De nombreux contrôleurs peuvent faire le bon travail sans utiliser de logique floue
Architecture de logique floue
Architecture de logique floue
L'architecture de logique floue comprend quatre parties principales, comme indiqué dans le diagramme:
Base de règles:
Il contient toutes les règles et les conditions si-alors proposées par les experts pour contrôler le système décisionnel. La récente mise à jour de la théorie floue fournit diverses méthodes pour la conception et le réglage des contrôleurs flous. Ces mises à jour réduisent considérablement le nombre de l'ensemble flou de règles.
Fuzzification:
L'étape de fuzzification aide à convertir les entrées. Il vous permet de convertir des nombres nets en ensembles flous. Entrées nettes mesurées par des capteurs et transmises au système de contrôle pour un traitement ultérieur. Comme la température ambiante, la pression, etc.
Moteur d'inférence:
Il vous aide à déterminer le degré de correspondance entre l'entrée floue et les règles. En fonction du% de correspondance, il détermine quelles règles doivent être implémentées en fonction du champ d'entrée donné. Après cela, les règles appliquées sont combinées pour développer les actions de contrôle.
Défuzzification:
Enfin, le processus de défuzzification est effectué pour convertir les ensembles flous en une valeur nette. Il existe de nombreux types de techniques disponibles, vous devez donc sélectionner celle qui convient le mieux lorsqu'elle est utilisée avec un système expert.
Logique floue vs probabilité
| Logique floue | Probabilité |
|---|---|
| Fuzzy: le degré d'appartenance de Tom au sein de l'ensemble des personnes âgées est de 0,90. | Probabilité: Il y a 90% de chances que Tom soit vieux. |
| La logique floue prend les degrés de vérité comme base mathématique sur le modèle du phénomène d'imprécision. | La probabilité est un modèle mathématique de l'ignorance. |
Crisp vs Fuzzy
| Croustillant | Flou |
|---|---|
| Il a une limite stricte T ou F | Limite floue avec un certain degré d'appartenance |
| Un certain temps défini peut être flou | Ça ne peut pas être croustillant |
| Vrai / Faux {0,1} | Valeurs d'appartenance sur [0,1] |
| Dans la logique Crisp, la loi du milieu exclu et de la non-contradiction peut | Dans la loi de logique floue de la position intermédiaire exclue et de non-contradiction |
Théorie des ensembles classiques et des ensembles flous
| Ensemble classique | Théorie des ensembles flous |
|---|---|
| Classes d'objets aux contours nets. | Les classes d'objets n'ont pas de limites nettes. |
| Un ensemble classique est défini par des limites nettes, c'est-à-dire que l'emplacement des limites de l'ensemble est clair. | Un ensemble flou a toujours des limites ambiguës, c'est-à-dire qu'il peut y avoir une incertitude quant à l'emplacement des limites de l'ensemble. |
| Largement utilisé dans la conception de systèmes numériques | Utilisé uniquement dans les contrôleurs flous. |
Exemples de logique floue
Voir le diagramme ci-dessous. Il montre que dans un système flou, les valeurs sont désignées par un nombre de 0 à 1. Dans cet exemple, 1.0 signifie la vérité absolue et 0.0 signifie la fausseté absolue.
Logique floue avec exemple
Domaines d'application de la logique floue
Le tableau Blow donné montre l'application de la logique floue par des entreprises célèbres dans leurs produits.
| Produit | Entreprise | Logique floue |
|---|---|---|
| Freins antiblocage | Nissan | Utilisez une logique floue pour contrôler les freins dans les cas dangereux en fonction de la vitesse de la voiture, de l'accélération, de la vitesse des roues et de l'accélération |
| Transmission automatique | NOK / Nissan | La logique floue est utilisée pour contrôler l'injection de carburant et l'allumage en fonction du réglage de l'accélérateur, de la température de l'eau de refroidissement, du régime, etc. |
| Moteur automatique | Honda, Nissan | Utilisez pour sélectionner la vitesse en fonction de la charge du moteur, du style de conduite et des conditions routières. |
| Photocopieuse | Canon | Utilisation pour régler la tension du tambour en fonction de la densité de l'image, de l'humidité et de la température. |
| Régulateur de vitesse | Nissan, Isuzu, Mitsubishi | Utilisez-le pour ajuster le réglage de l'accélérateur pour régler la vitesse et l'accélération de la voiture |
| Lave-vaisselle | Matsushita | L'utilisation pour ajuster le cycle de nettoyage, les stratégies de rinçage et de lavage en fonction du nombre de plats et de la quantité de nourriture servie sur la vaisselle. |
| Contrôle d'ascenseur | Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba | Utilisez-le pour réduire le temps d'attente en fonction du trafic de passagers |
| Système de diagnostic de golf | Golf de Maruman | Sélectionne le club de golf en fonction du swing et du physique du golfeur. |
| Gestion de la condition physique | Omron | Règles floues impliquées par eux pour vérifier l'aptitude de leurs employés. |
| Contrôle du four | Nippon Steel | Mélange le ciment |
| Four micro-onde | Mitsubishi Chemical | Définit la puissance et la stratégie de cuisson des lunes |
| Ordinateur de poche | Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba | Reconnaît les caractères Kanji manuscrits |
| Gravure au plasma | Mitsubishi électrique | Définit le temps et la stratégie de gravure |
Avantages du système de logique floue
- La structure des systèmes de logique floue est simple et compréhensible
- La logique floue est largement utilisée à des fins commerciales et pratiques
- La logique floue dans l'IA vous aide à contrôler les machines et les produits de consommation
- Il peut ne pas offrir un raisonnement précis, mais le seul raisonnement acceptable
- La logique floue dans l'exploration de données vous aide à gérer l'incertitude de l'ingénierie
- Principalement robuste car aucune entrée précise n'est requise
- Il peut être programmé dans la situation où le capteur de rétroaction cesse de fonctionner
- Il peut facilement être modifié pour améliorer ou modifier les performances du système
- Des capteurs peu coûteux peuvent être utilisés, ce qui vous aide à réduire le coût global et la complexité du système
- Il fournit une solution la plus efficace aux problèmes complexes
Inconvénients des systèmes de logique floue
- La logique floue n'est pas toujours précise, donc les résultats sont perçus sur la base d'hypothèses, il se peut donc qu'elle ne soit pas largement acceptée.
- Les systèmes flous n'ont pas la capacité d'apprentissage automatique ni de reconnaissance de formes de type réseau neuronal
- La validation et la vérification d'un système flou basé sur les connaissances nécessitent des tests approfondis avec du matériel
- Définir des règles exactes et floues et des fonctions d'appartenance est une tâche difficile
- Une certaine logique temporelle floue est confondue avec la théorie des probabilités et les termes
Résumé
- Le terme flou signifie des choses qui ne sont pas très claires ou vagues
- Le terme de logique floue a été utilisé pour la première fois en 1965 par Lotfi Zadeh, professeur à l'UC Berkeley en Californie.
- La logique floue est une technique d'apprentissage automatique flexible et facile à mettre en œuvre
- La logique floue ne doit pas être utilisée lorsque vous pouvez utiliser le bon sens
- L'architecture de logique floue comporte quatre parties principales 1) Rule Basse 2) Fuzzification 3) Inference Engine 4) Defuzzification
- La logique floue prend les degrés de vérité comme base mathématique sur le modèle de l'imprécision tandis que la probabilité est un modèle mathématique de l'ignorance
- L'ensemble Crisp a une limite stricte T ou F tandis qu'une limite floue avec un degré d'appartenance
- Un ensemble classique est largement utilisé dans la conception de systèmes numériques tandis qu'un ensemble flou Utilisé uniquement dans les contrôleurs flous
- Transmission automatique, gestion de la condition physique, système de diagnostic de golf, lave-vaisselle, photocopieuse sont quelques domaines des applications Fuzzy Logic
- La logique floue dans Soft Computing vous aide à contrôler les machines et les produits de consommation