人工智能:模糊逻辑解释
对于我们大多数人来说，模糊逻辑:它并不像你想象的那么模糊，多年来一直在幕后默默地工作。模糊逻辑是一种基于规则的系统，它可以依赖于操作人员的实际经验，对于获取有经验的操作人员知识特别有用。以下是你需要知道的。
模糊逻辑并不像你想象的那么模糊，它已经在幕后安静地工作了20多年，比大多数人承认的要多。模糊逻辑是一种基于规则的系统，它可以依赖于操作人员的实际经验，对于获取有经验的操作人员知识特别有用。模糊逻辑是人工智能软件的一种形式;因此，它会被认为是人工智能的一个子集。由于它执行的是一种决策形式，因此可以将其松散地包含在AI软件工具包中。以下是您在考虑使用模糊逻辑来帮助解决下一个应用程序时需要了解的内容。它不像你想的那么模糊。
模糊逻辑自20世纪60年代中期就出现了;然而，直到70年代，它的实际应用才得到证明。从那时起，日本一直是模糊逻辑应用程序的最大生产商。模糊逻辑已经出现在相机、洗衣机，甚至股票交易应用中。在过去的十年里，美国已经开始使用模糊逻辑。有许多应用程序使用模糊逻辑，但没有告诉我们它的用途。可能最大的原因是术语“模糊逻辑”可能有一个负面的内涵。
模糊逻辑可以应用于非工程应用，如股票交易应用所示。它也被用于医疗诊断系统和手写识别应用。事实上，模糊逻辑系统几乎可以应用于任何类型的有输入和输出的系统。
模糊逻辑系统非常适合于非线性系统和有多输入多输出的系统。可以容纳任何合理数量的输入和输出。当系统无法用常规方法建模时，模糊逻辑也能很好地发挥作用。
由于缺乏理解，许多工程师不敢深入研究模糊逻辑。模糊逻辑并不一定很难理解，尽管它背后的数学可能令人生畏，尤其是对我们这些多年没有上过数学课的人来说。
二进制逻辑不是1就是0。模糊逻辑是0到1之间的值的连续统。这也可以被认为是0%到100%。一个例子是变量YOUNG。我们可以说5岁是100% YOUNG, 18岁是50% YOUNG, 30岁是0% YOUNG。在二进制世界中，所有低于18的都是100% YOUNG，高于18的都是0% YOUNG。
模糊逻辑系统的设计从每个输入和每个输出的一组隶属函数开始。然后将一组规则应用于成员函数，以产生“清晰”的输出值。
在这个模糊逻辑的过程控制解释中，TEMPERATURE是输入，FAN SPEED是输出。为每个输入创建一组成员函数。隶属函数只是模糊变量集的图形表示。对于本例，使用三个模糊集，COLD、WARM和HOT。然后，我们将为三组温度中的每一组创建一个隶属度函数，如图1所示。
图1
我们将使用三个模糊集作为输出，SLOW, MEDIUM和FAST。为每个输出集创建一组函数，就像为输入集创建函数一样。
图2
应该注意，隶属函数的形状不需要像我们在图1和图2中使用的那样是三角形。可以使用的各种形状，如梯形，高斯，Sigmoid，或用户自定义。通过改变隶属函数的形状，用户可以调整系统以提供最佳响应。
既然定义了隶属函数，就可以创建规则，定义如何将隶属函数应用于最终系统。我们将为这个系统创建三条规则。
- 如果HOT，那么FAST
- 如果是WARM则为MEDIUM
- 如果冷，那么慢
然后将规则应用于成员函数，以产生“清晰”的输出值来驱动系统。为了简单起见，我们将只使用两个输入函数和两个输出函数进行说明。对于52度的输入值，我们相交于隶属度函数。在这个例子中，我们看到交集在两个函数上，因此应用了两条规则。交点被扩展到输出函数以产生一个交点。然后在相交点的高度处截断输出函数。然后将每个隶属函数的曲线下的面积相加，得到总面积。计算该区域的质心。输出值就是质心值。在本例中，44%是输出的FAN SPEED值。 This process is illustrated in Figure 3.
图3
这是对模糊逻辑系统如何工作的一个非常简单的解释。在一个实际的工作系统中，可能有许多输入和若干输出。这将导致一组相当复杂的函数和更多的规则。系统中有40条或更多的规则是很常见的。即便如此，原理仍然与我们的简单系统相同。
美国国家仪器公司在LabVIEW中包含了一组托盘函数和一个模糊系统设计器，极大地简化了构建模糊逻辑系统的任务。它在示例中包含了几个演示程序以供入门。在图形化环境中，用户可以很容易地看到函数和规则被构建和更改时产生的效果。
用户应该记住，模糊逻辑系统不是所有控制系统需求的“银弹”。传统的控制方法仍然是一个非常可行的解决方案。事实上，它们可以与模糊逻辑相结合，产生一个动态变化的系统。由于模糊逻辑系统是非形式化系统，因此对其进行验证是很困难的。在安全系统中使用时应谨慎考虑。
我希望这篇短文能启发你在未来的设计中探索和使用模糊逻辑。我鼓励读者进一步研究这个问题。有许多书籍和文章对此进行了更详细的介绍。这是对模糊逻辑控制的简单介绍。
Norm Dingle是英国诺布尔斯维尔EMP技术集团的高级系统工程师。他拥有普渡大学的BSE学位。
基于plc控制系统的设计趋势
设计自己的控制系统
非线性控制:所有你想知道的模糊逻辑
您是否具有本内容中提到的主题的经验和专业知识?你应该考虑为我们的CFE媒体编辑团队做出贡献，并获得你和你的公司应得的认可。点击在这里开始这个过程。
