Diferența dintre Setul Fuzzy și Setul Crisp
Conţinut
- Diagramă de comparație
- Definiția Fuzzy Set
- Logica fuzzy
- Exemplu
- Definiția Crisp Set
- Logica Crisp
- Exemplu
- Concluzie
Setul fuzzy și setul crocant sunt partea din teoriile setului distinct, în care setul fuzzy pune în aplicare o logică de valoare infinită în timp ce setul crisp utilizează logica bi-valorizată. Anterior, au fost formulate principii ale sistemului de expertiză pe logica booleană în care sunt utilizate seturi clare. Dar atunci oamenii de știință au susținut că gândirea umană nu urmează întotdeauna o logică „da” / „nu” crocantă și ar putea fi de natură vagă, calitativă, incertă, imprecisă sau confuză. Acest lucru a dat startul dezvoltării teoriei de seturi confuze pentru a imita gândirea umană.
Pentru un element dintr-un univers, care cuprinde seturi neplăcute, poate avea o tranziție progresivă între mai multe grade de apartenență. În timp ce în seturi clare tranziția pentru un element din univers între apartenență și non-apartenență la un set dat este bruscă și bine definită.
-
- Diagramă de comparație
- Definiție
- Diferențele cheie
- Concluzie
Diagramă de comparație
| Baza de comparație | Set fuzzy | Set crocant |
|---|---|---|
| De bază | Prescrise de proprietăți vagi sau ambigue. | Definită prin caracteristici precise și sigure. |
| Proprietate | Elementele sunt permise să fie parțial incluse în set. | Elementul este fie membru al unui set, fie nu. |
| Aplicații | Folosit în controlerele neplăcute | Proiectare digitala |
| Logică | Infinit-evaluate | bi-evaluate |
Definiția Fuzzy Set
A set fuzzy este o combinație a elementelor care au un grad în schimbare de apartenență la set. Aici „confuz” înseamnă vagitate, cu alte cuvinte, tranziția între diferite grade ale apartenenței respectă faptul că limitele seturilor neplăcute sunt vagi și ambigue. Prin urmare, apartenența elementelor din univers în set este măsurată pe baza unei funcții de identificare a incertitudinii și ambiguității.
Un set neplăcut este notat de o înclinare sub lovitură. Acum, un set fuzzy X ar conține toate rezultatele posibile de la intervalul 0 la 1. Presupunem că a este un element din univers este un membru al setului fuzzy X, funcția dă maparea de X (a) =. Convenția de noțiune folosită pentru seturile de confuzie atunci când universul discursului U (setul de valori de intrare pentru setul fuzzy X) este discret și finit, pentru setul fuzzy X este dat de:
Teoria de seturi înfundate a fost propusă inițial de un informatician Lotfi A. Zadeh în anul 1965. După aceea, multă dezvoltare teoretică s-a făcut într-un domeniu similar. Anterior, teoria seturilor clare bazate pe dublă logică este folosită în raționamentul informatic și formal, care implică soluțiile sub două forme, cum ar fi „da sau nu” și „adevărat sau fals”.
Logica fuzzy
Spre deosebire de logica crocantă, în logica fuzzy, sunt adăugate capacități aproximative de raționament uman pentru a o aplica pe sistemele bazate pe cunoaștere. Dar, care era nevoia de a dezvolta o astfel de teorie? Teoria logică fuzzy oferă o metodă matematică pentru a surprinde incertitudinile legate de procesul cognitiv uman, de exemplu, gândirea și raționamentul și poate trata, de asemenea, problema incertitudinii și imprecizii lexicale.
Exemplu
Să luăm un exemplu pentru a înțelege logica neplăcută. Să presupunem că trebuie să aflăm dacă culoarea obiectului este albastră sau nu. Dar obiectul poate avea orice nuanță de albastru în funcție de intensitatea culorii primare. Deci, răspunsul ar varia în consecință, cum ar fi albastru regal, bleumarin, albastru deschis, albastru turcoaz, albastru azur și așa mai departe. Atribuim cea mai întunecată nuanță de albastru o valoare 1 și 0 culorii albe la capătul cel mai mic al spectrului de valori. Apoi celelalte nuanțe vor varia între 0 și 1 în funcție de intensități. Prin urmare, acest tip de situație în care oricare dintre valori poate fi acceptată într-un interval de la 0 la 1 este denumită drept neclară.
Definiția Crisp Set
set crocant este o colecție de obiecte (să zicem U) având proprietăți identice, cum ar fi numărarea și finețea Un set clar „B” poate fi definit ca un grup de elemente peste setul universal U, unde un element aleator poate face parte din B sau nu. Ceea ce înseamnă că există doar două căi posibile, în primul rând elementul ar putea aparține setului B sau nu aparține setului B. Notarea de a defini setul crocant B care conține un grup al unor elemente din U având aceeași proprietate P, este date mai jos.
Logica Crisp
Abordarea tradițională (logica crocantă) a reprezentării cunoștințelor nu oferă o modalitate adecvată de interpretare a datelor imprecise și necategoriale. Întrucât funcțiile sale se bazează pe logica primului ordin și teoria probabilității clasice. Într-un alt mod, nu se poate ocupa cu reprezentarea inteligenței umane.
Exemplu
Acum, să înțelegem logica crocantă printr-un exemplu.Trebuie să găsim răspunsul la întrebarea: Are pix? Răspunsul la întrebarea de mai sus este definit, da sau nu, în funcție de situație. Dacă da i se atribuie o valoare 1 și nu i se atribuie 0, rezultatul instrucțiunii ar putea avea 0 sau 1. Deci, o logică care necesită un tip binar (0/1) de manipulare este cunoscută sub numele de logica Crisp în câmp a teoriei de seturi confuze.
- Un set fuzzy este determinat de limitele sale nedeterminate, există o incertitudine cu privire la limitele stabilite. Pe de altă parte, un set clar este definit de limitele clare și conține locația precisă a limitelor stabilite.
- Elementele de seturi fuzzy sunt autorizate să fie parțial acomodate de set (care prezintă diplome graduale de membru). În schimb, elementele clare de set pot avea o apartenență totală sau non-membru.
- Există mai multe aplicații ale teoriei seturilor clare și confuze, dar ambele sunt orientate către dezvoltarea sistemelor de experți eficiente.
- Setul fuzzy urmărește logica valorică infinită, în timp ce un set clar este bazat pe logica bi-valorizată.
Concluzie
Teoria de seturi confuze este destinată să introducă imprecizia și vagetatea pentru a încerca să modeleze creierul uman în inteligența artificială, iar semnificația unei astfel de teorii crește zi de zi în domeniul sistemelor expert. Cu toate acestea, teoria crocantă a seturilor a fost foarte eficientă ca concept inițial pentru modelarea sistemelor digitale și experte care lucrează pe logica binară.
