Fuzzy rendszer

Angol megnevezés: Fuzzy Systems

Tartalomjegyzék

1965: Lotfi Zadeh szerint az emberi gondolkodásmód sokkal jobban modellezhető olyan fogalmakkal, amelyeknek nincsenek éles határaik, ahol az átmenet egy tulajdonság megléte és nem megléte között homályos (angolul: fuzzy). Az ezen az ötleten alapuló Fuzzy rendszereket a '70-es évek közepétől használták ipari alkalmazásokban. [1]

1985: A Fuzzy logika igen széles körben alkalmazható, és lehetőséget nyújt olyan dolgok modellezésére, melyek természetüknél fogva nem definiálhatók pontosan ( a fuzzy angol szó jelentése: homályos, életlen, zavaros). Számos rendszer modellezhető, illetve szimulálható a Fuzzy rendszerek segítségével, akár az emberi gondolkodás is. [2]

2004: Minden, manapság Fuzzy-módszerrel megoldott ipari probléma megoldható lett volna hagyományos technikákkal is. A Fuzzy-technikák előnye – az ipar szemszögéből nézve – többnyire a költségmegtakarításban, illetőleg a viszonylag egyszerű modellezésben rejlik. [3]

Napjainkban: A Fuzzy rendszerek alapjait jelentő Fuzzy logika arra lett kifejlesztve, hogy az adatokat egy egyszerűbb módszer segítségével lehessen osztályozni, illetve kezelni. Így jól alkalmazható különböző szabályozó rendszerekben, egészen addig, amíg az emberi szabályozó logika utánzása a cél. Tehát jól használható az egyszerű micro-controllereknél, a nagy és bonyolult automatizált eljárású szabályozó rendszereknél, és a mesterséges intelligencia területén egyaránt. [4]

2005: A Fuzzy rendszereknek két fajtája használatos, a Fuzzy szakértői rendszerek és a Fuzzy irányítási rendszerek.
- A Fuzzy szakértői rendszereknél a tudásbázist fuzzy produkciós szabályokkal adjuk meg, melyek ha-akkor alakban teremtenek kapcsolatot a feltételek és a következtetések között, majd a következtető gép a rendelkezésre álló adatok és a fuzzy produkciós szabályok felhasználásával fuzzy következtetéseket hoz, így a nem különlegesen képzett kezelő képes az adott probléma megoldására.
- A fuzzy irányítási rendszerek, vagy röviden fuzzy irányítók lényegi elemei:
  - a szabálybázis alapú modell, melyben szimbólumok mellett szubszimbólumok is találhatók (szimbólumokhoz rendelt fuzzy tagsági függvények)
- valamint az illeszkedési mértéket meghatározó egység, amely meghatároz egy 0 és 1 közötti fuzzy illeszkedési mértéket,
- az illeszkedési mérték meghatározását követően a következtető gép a kapott súlyokat a fuzzy szabálybázisban található tüzelő szabályok konzekvenseivel kombinálja,
  - majd ezt a kimenetet a lingvisztikus közelítő egység teszi érthetővé az emberi kezelő számára.

"ez egy" kapcsolattípus:
- Fuzzy szakértői rendszerek (a fuzzy rendszerek egy fajtája)
- Fuzzy irányítási rendszerek (a fuzzy rendszerek egy fajtája)
- vezető nélküli metróvonal (alkalmazási terület)
- háztartási gépek (alkalmazási terület)
- fényképtechnika (alkalmazási területek)
- ipari és mobil robotok (alkalmazási területek)
- vezető nélküli helikopter (mezőgazdaságban használható)

"van neki, része a szócikknek" kapcsolttípus:
- logikai műveletek
- függvények
- tudásbázis
- szabálybázis

"a szócikk része valaminek (a szócikkel egyenrangú fogalmak)" kapcsolattípus:
- modellezés-szimulálás(Fuzzy szakértői rendszerek, Fuzzy irányítási rendszerek, ...)
- mesterséges intelligencia (fuzzy rendszerek, neurális hálók, genetikus algoritmusok, ...)
- robotika (fuzzy rendszerek, neurális hálók, genetikus algoritmusok, ...)

Maga a fogalom elnevezése ellentmondásos, hiszen a fuzzy elnevezésből gyakran következtetnek arra, hogy a fuzzy módszerek felületesek, ebből kifolyólag matematikájuk is felületes. Valójában a Fuzzy-alkalmazások tiszta matematikai alapokon állnak, és napjainkban például a japán piacon a fuzzy-t a high-tech-el azonosítják.

A Fuzzy rendszerek nem egzakt módon megadott beáramló információkat alkalmazva hoznak létre egy modellt, amely az információk szisztematikus rendezése után jellemzi az adott rendszert. A döntéstámogató Fuzzy rendszerek esetében elvárás a pontatlan output, míg a Fuzzy-jellegű szabályozási rendszerek éles bemeneti és kimeneti adatokkal rendelkeznek, és csak a belső számításoknál használják a fuzzy logikát.

(Igen, főként a Fuzzy szakértői rendszerek segítségével, melyeknél sem az input adatok nem pontosan adottak.)

A Fuzzy rendszerekre az jellemző, hogy pontosan megfogalmazott inputokkal és outputokkal dolgoznak, vagy ezek nem minden esetben pontosan definiáltak?

(Egyes Fuzzy rendszereknél pontosan meghatározottak a bemenő és kimenő adatok, míg más rendszereknél elvárás a pontatlan, homályos output.)