- Page 1: Inteligenţă artificială 8. Logic
- 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 and 112:
Alt exemplu de implementare http://
- Page 113 and 114:
Macaraua - reguli Florin Leon, Inte
- Page 115 and 116:
Alte aplicaţii din „lumea reală
- Page 117:
Concluzii Logica fuzzy oferă posi