- Page 1 and 2:
Inteligenţă artificială 8. Logic
- Page 3 and 4:
Logica vagă 1. Logica clasică şi
- Page 5 and 6:
Incertitudine şi imprecizie Incom
- Page 7 and 8:
Logica clasică şi „bunul simţ
- Page 9 and 10:
Scurt istoric Jan Łukasiewicz (19
- Page 11 and 12:
Comparaţie 0 0 1 1 1 0 0 0.2 0.4 0
- Page 13 and 14:
Noţiuni de bază Universul de dis
- Page 15 and 16:
Mulţimi multiple Degree of Members
- Page 17 and 18:
Înălţimea Florin Leon, Inteligen
- Page 19 and 20:
Incluziuni. Egalitate Florin Leon,
- Page 21 and 22:
Număr fuzzy triunghiular Florin Le
- Page 23 and 24:
Număr fuzzy trapezoidal Florin Leo
- Page 25 and 26:
Funcţia gaussiană „cvasi-număr
- Page 27 and 28:
Funcţia S Florin Leon, Inteligenta
- Page 29 and 30:
Funcţia Π (asimetrică) Florin Le
- Page 31 and 32:
Funcţii aritmetice fuzzy Pentru 2
- Page 33 and 34:
Concentrarea Concentrarea („foar
- Page 35 and 36:
Dilatarea Dilatarea („oarecum”
- Page 37 and 38:
Operaţii cu mulţimi fuzzy Opera
- Page 39 and 40:
Exemple Există foarte multe famili
- Page 41 and 42:
Reuniunea Florin Leon, Inteligenta
- Page 43 and 44:
Exemple Mulţimi cu doar 2 elemente
- Page 45 and 46:
Reguli fuzzy Lotfi Zadeh (1973) R
- Page 47 and 48:
Degree of Membership 1.0 0.8 0.6 0.
- Page 49 and 50:
Modus Ponens generalizat Florin Leo
- Page 51 and 52:
Inferenţa Mamdani (max-min) Florin
- Page 53 and 54:
Inferenţa Mamdani (III) Florin Leo
- Page 55 and 56:
Inferenţa Larsen (II) Florin Leon,
- Page 57 and 58:
Defuzzificarea Reprezintă obţine
- Page 59 and 60:
Inferenţa Mamdani cu reguli multip
- Page 61 and 62: Pasul 1. Fuzzificarea Pentru intr
- Page 63 and 64: Evaluarea de tip Mamdani Florin Leo
- Page 65 and 66: Pasul 4. Defuzzificarea Mulţimile
- Page 67 and 68: Inferenţa Sugeno Florin Leon, Inte
- Page 69 and 70: Exemplu Florin Leon, Inteligenta ar
- Page 71 and 72: Evaluarea de tip Sugeno de ordin ze
- Page 73 and 74: Mamdani sau Sugeno? Metoda Mamdani
- Page 75 and 76: Studiu de caz Un centru de service
- Page 77 and 78: Specificarea problemei şi definire
- Page 79 and 80: Determinarea mulţimilor fuzzy De
- Page 81 and 82: Numărul de angajaţi s Florin Leon
- Page 83 and 84: Numărul de piese de schimb n Flori
- Page 85 and 86: Reprezentarea regulilor prin memori
- Page 87 and 88: Baza de reguli 2: tabela de reguli
- Page 89 and 90: Implementarea sistemului Folosind
- Page 91 and 92: number_of_spares 0.6 0.5 0.4 0.3 0.
- Page 93 and 94: number_of_spares 0.35 0.3 0.25 0.2
- Page 95 and 96: Rafinarea Dacă performanţele nu
- Page 97 and 98: Baza de reguli 3: memoria asociativ
- Page 99 and 100: number_of_spares 0.5 0.4 0.3 0.2 0
- Page 101 and 102: Rafinarea sistemelor fuzzy (II) Se
- Page 103 and 104: Exemple Sistem de control fuzzy pe
- Page 105 and 106: Pendulul inversat Intrări Unghiu
- Page 107 and 108: θ dθ/dt Abordarea fuzzy Mulţime
- Page 109 and 110: Consecvenţii fuzzy şi reuniunea l
- Page 111: Alt exemplu de implementare http://
- Page 115 and 116: Alte aplicaţii din „lumea reală
- Page 117: Concluzii Logica fuzzy oferă posi
Change language