210 likes | 383 Views
H ägusloogika ning selle rakendused. Heiko Kraav 065158FR. Ettekande sisu. H ägusloogika erinevused võrreldes Boole’ algebral põhineva loogikaga Hägusloogikat sisaldava süsteemi üldine struktuur Rakendused Spetsiaalsed mikroskeemid. Erinevused Boole’ algebral põhinevast loogikast.
E N D
Hägusloogika ning selle rakendused Heiko Kraav 065158FR
Ettekande sisu • Hägusloogika erinevused võrreldes Boole’ algebral põhineva loogikaga • Hägusloogikat sisaldava süsteemi üldine struktuur • Rakendused • Spetsiaalsed mikroskeemid
Erinevused Boole’ algebral põhinevast loogikast • Tugev seos lingvistiliste määratlustega • IF-THEN VS IF-ELSE laused • Iga elemendi kuuluvus hulka võib omada mistahes väärtust vahemikus 0...1 • Loogilise korrutise tulemus
Loogilise korrutise tulemus Miinimum- ehk Gödel’i t-norm Tmin(a,b) = min{a,b}
Loogilise korrutise tulemus Harilik korrutis T(a,b) = a · b
Loogilise korrutise tulemus Lukasiewicz’I t-norm TLUK = max{0, a+b-1}
Loogilise korrutise tulemus Drastiline t-norm TD (a,b) = a, kui b = 1; b, kui a = 1; 0, muudel juhtudel
Loogilise korrutise tulemus Hamacher’i korrutis THo (a,b) = 0, kui a=b=0 ab/(a+b-ab) muudel juhtudel
Rakendused • Ekspert-süsteemid • Neuro-fuzzy
Ekspertsüsteemid Ülesanne - lingvistiliste määratlustena antud sisendinformatsiooni põhjal tuleb teha otsus vajalike tegevuste kohta
Ekspertsüsteemid,näide ambulatoorse lamatiste ennetamise ja ravi ekspertsüsteemi põhjal
Neuro-fuzzy • Harilikult 3-kihiline arhitektuur, • Keskel hägusloogika, • Sisendis ja väljundis tehisneuronid • Iseõppiv süsteem
Neuro-fuzzy, näide vedelkütuse tehase baasil Ülesanne - hoida toornafta hulk puhverpaagis konstantsena, juhtides väljavoolu
Neuro-fuzzy, näide vedelkütuse tehase baasil Ülesanne - hoida toornafta nivoo puhverpaagis konstantsena, juhtides väljavoolu • Väljavool on suhteliselt konstantne • Sissevool sõltub toornafta kvaliteedist - filtri ummistumise määr - ümberlülitus teisele sisendliinile • Kaks režiimi: - stabiilne – tase muutub teatud ulatuses - üleminek – tase langeb kiiresti
Neuro-fuzzy, näide vedelkütuse tehase baasil Neuro-fuzzy kontrolleri komponendid • Sisendvoolu käitumise statistika • Korrektsioon – põhineb eksperdi kogemusel ning realiseeritakse hägusloogika reeglitena • Ennustus – sisendvoolu muutumise ennustamine, realiseeritakse närvivõrgu osas Tulemused, esitatud vedeliku nivoo kaudu • Eksperdi juhtimisel 30..80% • Neuro-fuzzy 35..75%
FP-3000 Single-chip 12-bit digital fuzzy controller • AL220 8 bit fuzzy microcontroller • NLX230 8 bit microcontroller utilizing fuzzy logic at 30 million rules per second • FC110 (the FC110(tm) Digital Fuzzy Processor (DFP-tm)). An 8-bit microprocessor/coprocessor with fuzzy acceleration • Microchip AN600 - Air Flow Control Using Fuzzy Logic (application note) • fuzzyTECH - MP Fuzzy logic development system
Kasutatud allikad http://www.altum.com/bcig/events/tutorials/2002/2002_11_bits.pdf http://en.wikipedia.org/wiki/Neuro-fuzzy http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_Control_System http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_logic http://en.wikipedia.org/wiki/T-norm http://www.scielo.br/img/revistas/ca/v14n4/a05fig01.gif http://lsiwww.epfl.ch/LSI2001/teaching/webcourse/ch09/fuzzy.html http://www.stowa-nn.ihe.nl/NFS.htm http://www.sirtrade.com/images/add2.gif http://www.cs.cmu.edu/Groups/AI/html/faqs/ai/fuzzy/part1/faq-doc-19.html http://www.microchip.com/stellent/idcplg?IdcService=SS_GET_PAGE&nodeId=1824&appnote=en011108
Tänan tähelepanu eest! Küsimused