17
ي از ف ق ط ن م رج ي ده ا ي م ح ز ي ي ا پ1384

Fuzzy logic Presentation

Embed Size (px)

DESCRIPTION

Fuzzy logic Presentation

Citation preview

Page 1: Fuzzy logic Presentation

فازي فازي منطق منطق

ايرج حميده

1384پاييز

Page 2: Fuzzy logic Presentation

2

چيست؟ منطق فازي

مبهم معني به آكسفورد لغت فرهنگ در فازي ،گنگ ،واژهنامشخصتعريفشده ،مغشوش ،گيج ،نادقيق و درهم

است. ارزش نادرست گزاره كالسيك 0رياضيات

درست 1ارزش گزاره

در عددي گزاره هر درستي درجه فازي ] [0,1رياضيات

جهان هاي قطعيت عدم كند مي كمك ما به فازي منطقتر واقعي نتايج و كنيم وارد خود هاي مدل در را واقعي

بگيريم.

Page 3: Fuzzy logic Presentation

3

مثال

است جوان .علي

نادرست؟ يا است درست

[0,1] {0 , 1 }

برد كه است تابعي بودن جوان مجموعه ] بنابراين [ 0,1آناست.

A(u) : عضويت (membership function ) تابع u : فازي مجموعه در عضويت درجه

A :U→ ]0,1]

Page 4: Fuzzy logic Presentation

4

) مثال ادامه(

زير تابع صورت به را بودن جوان تواند مي نفر يك: كند تعريف

1 x< 25F(x) = (40-x)/25 25 ≥ x ≥40 0 x > 40

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 10 20 30 40 50 60 70

x

f(x)

X = 18 f(x) = 1X = 35 f(x) = 0.2X = 50 f(x) = 0

Page 5: Fuzzy logic Presentation

5

با توصيفتفاوت توصيففازياحتمالي

تئوري پدیده یک بر حاکم خواصتصادفیاحتمال

اطمینان عدمآنها بودن متناقض يا اطالعات بودن ناقص

فازي تئوري

Page 6: Fuzzy logic Presentation

6

عضويت تابع زيبندگي

زير خواص داراي اگر است زيبنده انتخابي عضويت تابع:باشد

):Normality(بودن طبيعي- 1

μ(r)=1يعني بودن- 2 )Monotonicity(:يكنواباشد rبه xهرچه يعني يك A(x)نزديكتر باشد به .نزديكتر

داشتن- 3 )symmetry(:تقارن

يك به كه اعدادي داراي r از اندازهيعني دارند درجهفاصله . باشند مساوي عضويت

Page 7: Fuzzy logic Presentation

7

Expert Systems

Neural N

etworks

Fuzzy LogicG

enet

ic A

lgor

ithm

s

Machine LearningSe

arch

Heu

rist

ic

IntelligentSystems

هوشمند هاي سيستم

Page 8: Fuzzy logic Presentation

8

تاريخچهسال كريستين 1926در نام به فالسفه از يكي

وغير مبهم مفاهيم با را تكامل مسير اسماتزاست نموده ارائه .دقيق

با 1937در مقاله كوانتوم فيلسوف بلك ماكس بار اولين براي كه كرد منتشر ابهام عنوان

گرديد عضويت منحني تعريف به .منجر

استاد 1965در عسگرزاده پروفسور خود مقاله اولين كاليفرنيا بركلي دانشگاه

نمود منتشر فازي هاي مجموعه عنوان با .راپروفسورعسگرزا

ده

Page 9: Fuzzy logic Presentation

9

فازي تئوري

رياضياتفازي

هاي سيستمفازي

گيري تصميمفازي

قطعيت عدماطالعات و

منطقو فازيهوش

مصنوعي

هاي مجموعهفازي

گيريهاي اندازهفازي

فازي تحليلفازي روابط

فازي توپولوژي

سازي بهينهگانه چند

ريزي برنامهفازي فازي منطق اصول

تقريبي استداللهاي سيستم

فازي خبره

امكان :تئوريگيري اندازه

قطعيت عدمفازي كنترل

پردازشسيگنال فازي

مخابرات

سازي متعادلكانال

طراحيكننده كنترل

پايداري تحليل

بازشناسيالگو

Page 10: Fuzzy logic Presentation

10

علوم در فازي منطق كاربردمختلف

عمليات در خبره تحقيق هاي سيستم

كاربردي نفت رياضيات جستجويتشخيص( پزشكي آمار

بيماريها)ترافيك كنترل گيري تصميم آناليز

فوالد مهندسي كاغذ، توليد برق...و

صنعتي كنترل عمران مهندسيكيفيت حسابداري كنترل

Page 11: Fuzzy logic Presentation

11

فازي عدد

ازعدد تقريبي كه است فازي مقدار يك فازي عدد يكدهد مي نشان را .حقيقي

ازاي به ، = r xتنها A(x) = 1

فازي پيوستهعدد گسسته

Page 12: Fuzzy logic Presentation

12

گسسته فازي عدد

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 20 40 60 80 100 120

Page 13: Fuzzy logic Presentation

13

مثلثي فازي عدد

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 1 2 3 4 5 6

Page 14: Fuzzy logic Presentation

14

اي ذوزنقه فازي عدد

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 1 2 3 4 5 6

Page 15: Fuzzy logic Presentation

15

L-R مثلثي عدد فازي

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 1 2 3 4 5

Page 16: Fuzzy logic Presentation

16

اي عدد فازي L-R ذوزنقه

0

0.2

0.4

0.6

0.8

1

1.2

0 1 2 3 4 5

Page 17: Fuzzy logic Presentation

17

منابع

1 – Nguyen Hung T. and Elbert A. Walker: A first course in fuzzy logic, 2nd edition, Chapman & Hall/crc, 2000

2- Zimmermann H. J. :fuzzy sets theory and its applications, Kluwer-Nijhoff Publishing,1986

معياره،- : 3 چند گيري تصميم محمدجواد اصغرپور،تهران دانشگاه 1383انتشارات

لي- 4 لب ،وانگ تشنه محمد صفارپور ،ترجمه ،نيما : فازي كنترل و فازي هاي سيستم افيوني ،داريوش

طوسي الدين نصير خواجه صنعتي 1380دانشگاه