„Fuzzy rendszer” változatai közötti eltérés

A Miau Wiki wikiből
 
(23 közbenső módosítás, amit 2 másik szerkesztő végzett, nincs mutatva)
1. sor: 1. sor:
== Fuzzy rendszerek ==
 
 
'''Angol megnevezés''': Fuzzy Systems  
 
'''Angol megnevezés''': Fuzzy Systems  
=== Történeti modul ===
+
__TOC__
 +
== Történeti modul ==
  
*'''I.e.:'''Platon volt az, aki lefektette az alapjait annak a gondolkodásmódnak, amelyből a Fuzzy rendszerek alapját jelentő Fuzzy logika kialakult. Platon szerint az Igaz és a Hamis értékeken túl létezik egy harmadik tartomány is a kettő között. [http://www.austinlinks.com/Fuzzy/tutorial.html 1 ]
 
  
*'''1900-as évek eleje:''' Lukasiewicz leírt egy három változós logikát, amelyben a harmadik változót "lehetséges"-ként fordíthatjuk le, melyet Lukasiewicz egy numerikus értékkel ruházott fel. [http://www.austinlinks.com/Fuzzy/tutorial.html 2 ]
+
*'''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. [http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=21611 ]
  
*'''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. [http://www.seattlerobotics.org/encoder/mar98/fuz/fl_part1.html#INTRODUCTION 3 ]
+
*'''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. [http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=21524]
  
*'''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, míg 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. [http://www.seattlerobotics.org/encoder/mar98/fuz/fl_part1.html#INTRODUCTION 4 ]
+
*'''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. [http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=21612 ]
  
=== '''Ontológiai modul''' ===
+
*'''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. [http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=21611 ]
 +
 
 +
*'''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.
 +
[http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=21614]
 +
 
 +
==Ontológiai modul==
  
 
*'''"ez egy" kapcsolattípus:'''
 
*'''"ez egy" kapcsolattípus:'''
**[[mesterséges intelligencia]]
+
**Fuzzy szakértői rendszerek (a fuzzy rendszerek egy fajtája)
**[[robotika]]
+
**Fuzzy irányítási rendszerek (a fuzzy rendszerek egy fajtája)
 
**vezető nélküli metróvonal (alkalmazási terület)
 
**vezető nélküli metróvonal (alkalmazási terület)
 
**háztartási gépek (alkalmazási terület)
 
**háztartási gépek (alkalmazási terület)
**fényképtechnika  
+
**fényképtechnika (alkalmazási területek)
***autofókusz
+
**ipari és mobil robotok (alkalmazási területek)
***white balance
+
**vezető nélküli helikopter (mezőgazdaságban használható)
***képstabilizáció
 
**ipari és mobil robotok
 
***vezető nélküli helikopter (mezőgazdaságban használható)
 
  
 
*'''"van neki, része a szócikknek" kapcsolttípus:'''
 
*'''"van neki, része a szócikknek" kapcsolttípus:'''
30. sor: 37. sor:
 
**[[tudásbázis]]
 
**[[tudásbázis]]
 
**[[ szabály|szabálybázis]]
 
**[[ szabály|szabálybázis]]
**[[következtető alrendszer|következtető gép ]]
 
  
 
*'''"a szócikk része valaminek (a szócikkel egyenrangú fogalmak)" kapcsolattípus:'''
 
*'''"a szócikk része valaminek (a szócikkel egyenrangú fogalmak)" kapcsolattípus:'''
**[[ szakértői rendszer ]]
+
**modellezés-szimulálás(Fuzzy szakértői rendszerek, Fuzzy irányítási rendszerek, ...)
**Fuzzy halmazok
+
**[[mesterséges intelligencia]] (fuzzy rendszerek, neurális hálók, genetikus algoritmusok, ...)
**[[ Neurális háló ]]
+
**[[robotika]] (fuzzy rendszerek, neurális hálók, genetikus algoritmusok, ...)
  
==='''Ellentmondások és vitatott kijelentések modulja'''===
 
  
A szakirodalmak tanulmányozása közben nem találtam ellentmondást.
+
=='''Ellentmondások és vitatott kijelentések modulja'''==
  
Szerkesztői javaslat: Mi a kapcsolat a fuzzy és a hagyományos logikai megközelítés között? Pótolhatók-e fuzzy megoldások más módon is...
+
*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.
  
==='''Definíciós modul'''===
+
=='''Definíciós modul'''==
 +
*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.
  
 +
=='''Tesztkérdések modul'''==
  
*A Fuzzy rendszerek a Fuzzy logikára épülő rendszerek, melyek alapötlete az emberi gondolkodás másolásán alapult. Két fajtája létezik, a Fuzzy szakértői rendszerek és a Fuzzy irányítási rendszerek.
+
*Modellezhető-e az emberi gondolkodás a Fuzzy rendszerek segítségével?
*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.
+
(Igen, főként a Fuzzy szakértői rendszerek segítségével, melyeknél sem az input adatok nem pontosan adottak.)
*A fuzzy irányítási rendszerek, vagy röviden fuzzy irányítók lényegi elemei:
+
*A Fuzzy rendszerekre az jellemző, hogy pontosan megfogalmazott inputokkal és outputokkal dolgoznak, vagy ezek nem minden esetben pontosan definiáltak?
** 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.
 
 
 
==='''Tesztkérdések modul'''===
 
  
*Mik a Fuzzy irányítási rendszerek fő részei?
+
(Egyes Fuzzy rendszereknél pontosan meghatározottak a bemenő és kimenő adatok, míg más rendszereknél elvárás a pontatlan, homályos output.)
**Válasz:
 
***szabálybázis
 
***illeszkedési mértéket meghatározó egység
 
***következtető gép
 
***lingvisztikus közelítő egység
 
  
==='''Ajánlott irodalmak modulja'''===
+
=='''Ajánlott irodalmak modulja'''==
  
*Kóczy László T. - Tikk Domonkos: Fuzzy rendszerek [http://www.hik.hu/tankonyvtar/site/books/b120/index.html 5]
+
*Kóczy László T. - Tikk Domonkos: Fuzzy rendszerek  
 +
[http://miau.gau.hu/levelezo/2003osz/l2003_id.php3?string=21614]
 +
*Magyar Fuzzy Társaság Honlapja
 +
[http://www.mft.hu/]
 +
[[Kategória:Lexikon_(special)]]

A lap jelenlegi, 2008. február 1., 12:20-kori változata

Angol megnevezés: Fuzzy Systems

Történeti modul

  • 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.

[5]

Ontológiai modul

  • "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)
  • "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, ...)


Ellentmondások és vitatott kijelentések modulja

  • 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.

Definíciós modul

  • 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.

Tesztkérdések modul

  • Modellezhető-e az emberi gondolkodás a Fuzzy rendszerek segítségével?

(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.)

Ajánlott irodalmak modulja

  • Kóczy László T. - Tikk Domonkos: Fuzzy rendszerek

[6]

  • Magyar Fuzzy Társaság Honlapja

[7]