|
vcbcxbcfx
{{na úpravu}}
== ghhfhfdhfdhjgfjgfjgfj
'''Fuzzy logika''' je odbor [[matematika|matematiky]] odvodený z teórie fuzzy množín, v ktorom sa [[Matematická logika|logické]] [[výrok (logika)|výroky]] ohodnocujú stupňom príslušnosti (tiež index vágnosti), ktorého hodnoty sú v intervale od 0 do 1. V klasickej [[výroková logika|výrokovej]] a [[predikátová logika|predikátovej logike]], sa výroky ohodnucujú buď ako pravdivé, alebo nepravdivé — v binárnom vyjadrení ako 1 alebo 0. Fuzzy logika je vhodnejšia pre množstvo reálnych rozhodovacích úloh. Používa sa napríklad v umývačkach riadu, pračkách, autopilotoch, parkovacích senzoroch atď.
== jgjgfjgf
== j
Fuzzy logika bola formulovaná roku [[1965]] [[Lotfi Asker Zadeh|Lotfim Zadehom]] z [[Kalifornská univerzita v Berkeley|Kalifornskej univerzity v Berkeley]].
== jg
== gj
Funkcia príslušnosti vo fuzzy logike umožňuje priradiť príslušnosť k množinám v rozmedzí od 0 do 1, vrátane oboch hraničných hodnôt. Fuzzy logika tak umožňuje matematicky vyjadriť pojmy ako „trochu“, „dosť“ alebo „veľa“. Presnejšie, umožňuje vyjadriť čiastočnú príslušnosť k množine.
== jhjzfhkjtjkzkun<sub>ghgjtzjzfjz<sub><sub>podpísaný text</sub><sub><sub>podpísaný text</sub><br /><br /><br /><br />jkgjgfjgjhcgf<!-- hgjg<!-- gj<!-- <!-- komentár --><!-- <!-- komentár -->jgjgfhggnjgj<ref>jj<blockquote>
jjjjjjjj--~~~~--~~~~jgjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjjj<nowiki>jjjjjj<nowiki><nowiki>Sem vložte neformátovaný text</nowiki><nowiki>gdfxgdfghxfhbfhfhfdgm jvgfmjngftjutzhvfghhfzz[[Médiá:gzt[[Súbor:[[Súbor:Príklad.jpg]]hghgfthjjdtxhgfthj[[Súbor:jgjgjjgj[[jjggjjg'''''Kurzíva''''''gfnnjgjgftjjtgjuzuvhgvghh''''']]]]]]]]</nowiki></nowiki></nowiki>
Stupeň príslušnosti je často zamieňaný s [[pravdepodobnosť]]ou. Tieto pojmy sú ale rozdielne. Fuzzy hodnota je priradená funkcii príslušnosti k vágne definovaným množinám a nepredstavuje pravdepodobnosť nejakého javu. Príkladom môže byť napríklad 30 ml vody v 100 mililitrovom pohári spolu s dvoma fuzzy množinami: Plná a Prázdna. Náš čiastočne naplnený pohár potom pripadá z 0.7 k Prázdnej a z 0.3 k Plnej.
</blockquote></ref> --> --> --> --></sub></sub></sub> ==
==
==
== Aplikácia ==
==
Fuzzy logika sa používa, ak sa systém nedá exaktne opísať a je v ňom veľký [[rozptyl]] hodnôt.
==
==
Príkladom je ľudská reč. Ľudská reč (prevedená do počítača ako napr. wav súbor) sa dá zapísať ako poradie nejakých hodnôt v čase. Ale ani ten istý človek nepovie to isté slovo úplne rovnako a preto pre to isté slovo dostaneme od toho istého človeka dva rôzne wav súbory, ktoré sa ale graficky podobajú. Keď ich však porovnáme bajt po bajte, tak sa nerovnajú. Na riešenie tohto problému možno použiť fuzzy logiku.
Čo sú fuzzy hodnoty? Napríklad keď chceme povedať, či je človek bohatý alebo chudobný. U niektorých ľudí sa to dá povedať jasne, napr. Bill Gates je jasne bohatý a bezdomovec je jasne chudobný. Ale u mnohých ľudí sa to tak jasne povedať nedá. U väčšiny ľudí sa to dá povedať zhruba: je na 60 % chudobný a na 40 % bohatý.
Alebo ešte inak: niekedy sa nevieme rozhodnúť či áno alebo nie – je to skôr povedzme na 30 % áno a na 70 % nie. Ak máme len jednu takúto otázku-odpoveď, tak si povieme, dobre, tak keď 70 % áno, tak áno. Ale keď máme takýchto áno/nie odpovedí na jednu tému veľa, tak tu nastupuje fuzzy logika.
Fuzzy algoritmy sa ľahko navrhujú, pre navrhovanie stačia aj stredoškolské znalosti matematiky. Takéto algoritmy bývajú spravidla veľmi robustné a odolné proti chybám hodnôt a šumom. Ich nevýhodou je, že môžu byť dosť nepresné. V takom prípade sa kombinujú s [[lineárne regulátory|lineárnymi regulátormi]].
== Fuzzy čísla ==
Fuzzy číslo je číslo, ktoré má dve zložky: hodnotu a rozptyl. Ak je rozptyl nulový, tak už sa fuzzy číslo stáva reálnym číslom.
Kanonické fuzzy čísla majú tvar Gaussovho zvonu. Pre zjednodušenie sa v praxi nahradzujú trojuholníkmi, ktoré fungujú rovnako dobre. Gaussove čísla majú tú výhodu, že ich môzeme sčítavať, odčítavať, násobiť a aj deliť a ostávajú to stále len Gaussove čísla.
Pre toto je fuzzy logika dosť dobre použiteľná aj v matematickej štatistike (a niekedy aj opačne). Preto sa dá veľmi dobre použiť v teórii [[spoľahlivosť systémov|spoľahlivosti systémov]].
== Fuzzy riadenie a regulácia ==
Toto bola prvá oblasť kde bola fuzzy logika nasadená. Tu sa fuzzy nasadzuje dvoma spôsobmi:
* ''priame fuzzy riadenie'' – fuzzy algoritmus '''priamo prijíma hodnoty''' z riadeného systému a priamo na ne reaguje tak, '''že posiela priamo riadiace zásahy''' do systému
* ''nepriame fuzzy riadenie'' - fuzzy algoritmus síce prijíma hodnoty zo systému, ale spracovanie vstupov a riadiace zásahy robí klasický lineárny regulátor. Fuzzy regulátor '''len prepína''' medzi viacerými lineárnymi regulátormi, podľa toho, v ktorom sme [[pracovný bod|pracovnom bode]] (aj to zisťuje fuzzy regulátor).
Všetky fuzzy regulátory majú
* ''fuzzyfikáciu'' – premieňa vstupné merané hodnoty na fuzzy hodnoty
* ''tabuľku pravidiel'' – samotný regulačný algoritmus, nastavujeme my podľa systému
* ''defuzzifikáciu'' – vyrába podľa vstupu a tabuľky pravidiel rovno regulačné zásahy (ich hodnoty)
Defuzzifikácia môže by Mandaniho alebo Sugenova.
== Príklady ==
=== Príklad 1 ===
Zadefinujeme si:
[[Obrázok:Fuzzy_examp1.png|thumb|right|240px|Fuzzy príklad č. 1 – 2 stavy]]
zima je keď je pod 5 °C a teplo je keď je nad 30 °C. Keď je zima, tak kúrime, keď je teplo, tak pustíme klimatizáciu.
{| class=wikitable
|-
|style="background:#dddddd"|Zima
|Kúriť
|-
|style="background:#dddddd"|Teplo
|Klimatizácia
|}
Aby sme ošetrili všetky stavy, tak sme to roztiahli tak, aby pri nijakej teplote v rozsahu sa nestalo, že zároveň zima aj teplo budú 0%.
Napríklad máme 20 °C – to je na 40 % zima a 60 % teplo – takže zjednodušená regulácia ([[Mamdaniho regulátor]] a [[Sugenov regulátor]] to robia trošku inak) by bola na 40% kúrenia a na 60% klimatizácia - ale len keď sú zavislosti od klimatizácie a kúrenia lineárne.
=== Príklad 2 ===
[[Obrázok:Fuzzy_examp2.png|thumb|right|240px|Fuzzy príklad č. 2 – 3 stavy]]
Pridáme hodnotu pre príjemnú teplotu, t.j. napr. 20 °C a tabuľka by potom bola:
Keď je zima, tak kúrime, keď je teplo, tak pustíme klimatizáciu, keď je príjemne, tak nerobíme nič.
{| class=wikitable
|-
|style="background:#dddddd"|Zima
|Kúriť
|-
|style="background:#dddddd"|Príjemne
|nič
|-
|style="background:#dddddd"|Teplo
|Klimatizácia
|}
Tu sme schválne nastavili hodnoty tak, aby pri 20°C bolo teplo aj zima na 0 %.
Pri teplote napr. 15 °C tu potom máme z 33 % zimu a zo 66 % príjemne. Takže pustíme kúrenie na 33 % a to je všetko (alebo zo 66 % nič a to je zase nič).
Tieto dva príklady sú ešte dosť primitívne, pretože tabuľka je jednorozmerná. Pri dvojrozmerných modeloch máme okrem teploty napr. ešte aj deriváciu teploty podla času.
== Referencie ==
* George Klir, UTE H. St.Clair and Bo Yuan ''Fuzzy Set Theory Foundations and Applications'', 1997, ISBN 0-13-341058-7
[[Kategória:Teória riadenia]]
[[ar:منطق ضبابي]]
[[az:Qeyri-səlis məntiq]]
[[cs:Fuzzy logika]]
[[de:Fuzzylogik]]
[[en:Fuzzy logic]]
[[eo:Neakra logiko]]
[[es:Lógica difusa]]
[[et:Hägusloogika]]
[[fa:منطق فازی]]
[[fi:Sumea logiikka]]
[[fr:Logique floue]]
[[he:לוגיקה עמומה]]
[[hu:Elmosódott halmazok logikája]]
[[id:Logika Fuzzy]]
[[it:Logica fuzzy]]
[[ja:ファジィ論理]]
[[ko:퍼지]]
[[ms:Logik kabur]]
[[nl:Fuzzy logic]]
[[pl:Logika rozmyta]]
[[pt:Lógica difusa]]
[[ro:Logica fuzzy]]
[[ru:Нечёткая логика]]
[[simple:Fuzzy logic]]
[[sl:Mehka logika]]
[[sr:Расплинута логика]]
[[su:Logika Fuzzy]]
[[sv:Suddig logik]]
[[ta:இடைநிலை தருக்கம்]]
[[th:ตรรกศาสตร์คลุมเครือ]]
[[tr:Bulanık mantık]]
[[uk:Нечітка логіка]]
[[vi:Lôgic mờ]]
[[zh:模糊逻辑]]
| 