8. Logica vaga - Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi

More documents

Recommendations

Info

Procesul de dezvoltare al unui sistem expert fuzzy Specificarea problemei şi definirea variabilelor lingvistice Determinarea mulţimilor fuzzy Construirea regulilor fuzzy Codarea mulţimilor, regulilor şi procedurilor de inferenţă Evaluarea şi rafinarea sistemului Florin Leon, Inteligenta artificiala, http://florinleon.byethost24.com/curs_ia.htm 76
Specificarea problemei şi definirea variabilelor lingvistice Există 4 variabile lingvistice: Timpul mediu de aşteptare (întârzierea medie) m Factorul de utilizare a reparaţiilor = nr. clienţi veniţi / nr. clienţi plecaţi Numărul de angajaţi s Numărul iniţial de piese de schimb n Aceasta este ieşirea sistemului, trebuie determinat: n = f(m, , s) Florin Leon, Inteligenta artificiala, http://florinleon.byethost24.com/curs_ia.htm 77
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: Studiu de caz Un centru de service
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
show all

8. Logica vaga - Universitatea Tehnică Gheorghe Asachi

You also want an ePaper? Increase the reach of your titles

Delete template?

Save as template?