¿Qué es la lógica difusa? La lógica difusa se define como una forma de lógica de varios valores que puede tener valores de verdad de variables en cualquier número real entre 0 y 1. Es el concepto manejado de verdad parcial. En la vida real, podemos encontrarnos con una situación en la que no podemos decidir si la afirmación es verdadera o falsa. En ese momento, la lógica difusa ofrece una flexibilidad muy valiosa para el razonamiento. El algoritmo de lógica difusa ayuda a resolver un problema después de considerar todos los datos disponibles. Luego toma la mejor decisión posible para la entrada dada. El método FL imita la forma de tomar decisiones en un ser humano que considera todas las posibilidades entre valores digitales T y F. En este tutorial, aprenderá la historia de los sistemas de lógica difusa. Aunque el concepto de lógica difusa se había estudiado desde la década de 1920. El término lógica difusa fue utilizado por primera vez en 1965 por Lotfi Zadeh, profesor de la UC Berkeley en California. Observó que la lógica informática convencional no era capaz de manipular datos que representaban ideas subjetivas o poco claras de los seres humanos. El algoritmo difuso se ha aplicado a varios campos, desde la teoría de control hasta la inteligencia artificial. Fue diseñado para permitir que la computadora determine las distinciones entre datos que no son ni verdaderos ni falsos. Algo similar al proceso de razonamiento humano. Como un poco oscuro, algo de brillo, etc.

Características de la lógica difusa Aquí, hay algunas características importantes de la lógica difusa: Técnica de aprendizaje automático flexible y fácil de implementar Te ayuda a imitar la lógica del pensamiento humano La lógica puede tener dos valores que representan dos posibles soluciones Método altamente adecuado para el razonamiento incierto o aproximado La lógica difusa considera la inferencia como un proceso de propagación de restricciones elásticas La lógica difusa te permite construir funciones no lineales de complejidad arbitraria La lógica difusa debe construirse con la guía completa de expertos

Cuando no usar la lógica difusa Sin embargo, la lógica difusa no es una cura para todo. Por lo tanto, es igualmente importante comprender dónde no debemos usar la lógica difusa. Aquí hay ciertas situaciones en las que es mejor no usar la lógica difusa: Si no encuentras conveniente mapear un espacio de entrada a un espacio de salida La lógica difusa no debe usarse cuando se puede usar el sentido común Muchos controladores pueden hacer un buen trabajo sin el uso de la lógica difusa

Arquitectura de la lógica difusa La arquitectura de la lógica difusa tiene cuatro partes principales como se muestra en el diagrama: Base de reglas: Contiene todas las reglas y las condiciones si-entonces ofrecidas por los expertos para controlar el sistema de toma de decisiones. La actualización reciente en la teoría difusa proporciona varios métodos para el diseño y ajuste de controladores difusos. Esta actualización reduce significativamente el número de reglas de conjuntos difusos. Fuzzificación: El paso de fuzzificación ayuda a convertir las entradas. Te permite convertir números nítidos en conjuntos difusos. Las entradas nítidas medidas por los sensores y pasadas al sistema de control para su procesamiento posterior. Como la temperatura ambiente, la presión, etc. Motor de inferencia: Te ayuda a determinar el grado de coincidencia entre la entrada difusa y las reglas. Basándose en el % de coincidencia, determina qué reglas necesitan implementarse según el campo de entrada dado. Después de esto, las reglas aplicadas se combinan para desarrollar las acciones de control. Defuzzificación: Por último, se realiza el proceso de defuzzificación para convertir los conjuntos difusos en un valor nítido. Hay muchos tipos de técnicas disponibles, por lo que debes seleccionar la que sea más adecuada cuando se use con un sistema experto

Lógica difusa vs. Probabilidad Lógica difusa Probabilidad Difuso: El grado de pertenencia de Tom al conjunto de personas mayores es 0,90. Probabilidad: Hay un 90% de posibilidad de que Tom sea viejo. La lógica difusa toma grados de verdad como base matemática en el modelo del fenómeno de vaguedad. La probabilidad es un modelo matemático de ignorancia

Conjunto clásico vs. teoría de conjuntos difusos Conjunto clásico Teoría de conjunto difuso Los objetos tienen límites precisos. Los objetos no tienen límites precisos. Un conjunto clásico se define por límites precisos, es decir, hay claridad sobre la ubicación de los límites del conjunto. Un conjunto difuso siempre tiene límites ambiguos, es decir, puede haber incertidumbre sobre la ubicación de los límites del conjunto. Se usa ampliamente en el diseño de sistemas digitales Solo se usa en controladores difusos

Ejemplos de lógica difusa A continuación se muestra un diagrama que muestra que en un sistema difuso, los valores se indican con un número del 0 al 1. En este ejemplo, 1.0 significa verdad absoluta y 0.0 significa falsedad absoluta

Áreas de aplicación de la lógica difusa La tabla a continuación muestra la aplicación de la lógica difusa por empresas famosas en sus productos. Producto Empresa Lógica difusa Sistema antibloqueo de frenos Nissan Utiliza la lógica difusa para controlar los frenos en casos peligrosos según la velocidad del automóvil, aceleración, velocidad de las ruedas y aceleración Transmisión automática NOK/Nissan Se utiliza la lógica difusa para controlar la inyección de combustible e ignición basándose en la configuración del acelerador, la temperatura del agua de refrigeración, las RPM, etc. Motor de automóvil Honda, Nissan Se utiliza para seleccionar la marcha según la carga del motor, el estilo de conducción y las condiciones de la carretera. Copiadora Canon Utilizado para ajustar el voltaje del tambor basado en la densidad de la imagen, la humedad y la temperatura. Control de crucero Nissan, Isuzu, Mitsubishi Se utiliza para ajustar la configuración del acelerador para establecer la velocidad y aceleración del automóvil Lavavajillas Matsushita Se utiliza para ajustar el ciclo de limpieza, las estrategias de enjuague y lavado según el número de platos y la cantidad de comida servida en los platos. Control de elevadores Fujitec, Mitsubishi Electric, Toshiba Se utiliza para reducir el tiempo de espera según el tráfico de pasajeros Sistema de diagnóstico de golf Maruman Golf Selecciona el palo de golf basado en el swing y la complexión del golfista. Gestión de la aptitud Omron Reglas difusas aplicadas por ellos para verificar la condición física de sus empleados. Control de hornos Nippon Steel Mezcla de cemento Horno de microondas Mitsubishi Chemical Configura el tiempo y la estrategia de cocción Computadora de mano Hitachi, Sharp, Sanyo, Toshiba Reconoce caracteres kanji escritos a mano Grabado por plasma Mitsubishi Electric Configura el tiempo de grabado y la estrategia

Ventajas del sistema de lógica difusa La estructura de los sistemas de lógica difusa es fácil y comprensible La lógica difusa se usa ampliamente para fines comerciales y prácticos La lógica difusa en inteligencia artificial te ayuda a controlar máquinas y productos de consumo Puede no ofrecer un razonamiento preciso, pero el único razonamiento aceptable La lógica difusa en la minería de datos te ayuda a lidiar con la incertidumbre en la ingeniería En su mayoría, es resistente ya que no se requieren entradas precisas Se puede programar en la situación en que el sensor de retroalimentación deja de funcionar Se puede modificar fácilmente para mejorar o cambiar el rendimiento del sistema Sensores económicos pueden usarse lo que ayuda a mantener bajos el costo total y la complejidad del sistema Proporciona una solución más eficaz para problemas complejos

Desventajas de los sistemas de lógica difusa La lógica difusa no siempre es precisa, por lo que Los resultados se perciben basados en suposiciones, por lo que puede no ser ampliamente aceptado. Los sistemas difusos no tienen la capacidad de aprendizaje automático, al igual que el reconocimiento de patrones de los tipos de redes neuronales La validación y verificación de un sistema basado en el conocimiento difuso necesita pruebas extensivas con hardware Configurar reglas precisas y difusas, y funciones de pertenencia es una tarea difícil Algunas lógicas de tiempo difuso se confunden con la teoría de la probabilidad y los términos

Resumen El término difuso significa cosas que no son muy claras o vagas El término lógica difusa fue utilizado por primera vez en 1965 por Lotfi Zadeh, profesor de la UC Berkeley en California La lógica difusa es una técnica de aprendizaje automático flexible y fácil de implementar La lógica difusa no debe usarse cuando se puede usar el sentido común La arquitectura de la lógica difusa tiene cuatro partes principales: 1) Base de reglas 2) Fuzzificación 3) Motor de inferencia 4) Defuzzificación La lógica difusa toma grados de verdad como base matemática en el modelo del fenómeno de la vaguedad, mientras que la probabilidad es un modelo matemático de ignorancia