模糊邏輯(fuzzy logic,fl)簡介:在fl中，乙份陳述可以部分為真或部分為假。也可以用概率核量該語句。從反應現實的意義來說，人類決定不僅是二元決策，還要基於事物本身等級。eg:淋浴的溫度，結果不僅僅是熱或涼，而更有可能是稍熱。
fl的例子:
去模糊化:將多條規則的數值結果相結合以產生最終總體結果值的過程。最簡單和最直接的步驟是平均所有的數值結果來產生單個數值。但不是所有規則都具有同等重要性。分配給每條規則的重要性是通過加權因子來完成的。
eg:求模糊的值=74×2+74×2+50×6+22×8)/(2+4+6+8)=772/20=38.6
2.4.6.8為權重。
硬體清單:pi cobbler/ 1 /40－引腳版本，t型或dip型。
無焊麵包板/ 1 /
跳線 /一包/
led /3 /
220歐姆/ 3/ 1/4瓦
軟體安裝 : python,numpy,matplotlip,skfuzzy
基礎fls:1.模糊化
2.模糊規則
3.模糊推理
4.去模糊化
fl演算法:
1.初始化:(1)定義語言變數和術語
語言變數代表系統中的輸入和輸出值。通常不是數值，而是來自自然語言的單詞或句子。語言變數也被分解成一組語言術語。
(2) 構造隸屬函式
隸屬函式用在fl的模糊化和求模糊化步驟中。這些函式將非模糊輸入值對映為用於模糊化模糊語言，將模糊變數對映為用於去模糊化的非模糊輸出值。從本質上說，隸屬函式量化了語言術語。
隸屬函式形狀:高斯函式型
梯形單點集合
分數段正弦函式
指數型建立規則集
2.模糊化:使用隸屬函式將清晰的輸入資料轉換成模糊集。明確不同的變數有不同隸屬函式。
3. 推理:根據規則集評估模糊集
if then …推理規則
or4.聚集:結合每條規則評估的結果得出乙個綜合結果。使用最大化運算子來完成。
5.求模糊化:將模糊集轉化為清晰的輸出值。
數學技術:重心
平分線均值
最小的最大值
最大的最大值
加權平均
型別檢查 型別表示式 型別系統是一種邏輯系統
描述型別系統的語言 型別系統主要用來說明程式語言的定型規則，它獨立於型別檢查演算法 定義乙個型別系統，一種重要的設計目標是存在有效的型別檢查演算法 型別系統的基本概念可用於各類語言，包括函式式語言 命令式語言和並行語言等 我們後面討論用形式方法來描述型別系統 型別系統的形式化 型別系統是一種邏輯系統...
模糊邏輯與邏輯推理
模糊命題 普通命題是可以辨別真偽的，而無法確定真假的命題稱為模糊命題。模糊命題的值越接近1，越真，越接近0，越假。基本的運算 與，或，非，如果。那麼，注意 s p q s p s q 1 s p 對於邏輯運算規律，這裡都使用。模糊運算元 使用數學對模糊語言進行表達和分析。舉例 對於 高山 這一名詞，...
多值邏輯與模糊邏輯專業委員會
multiple valued and fuzzy logic 縮寫 ccf tcmvfl 一 成立時間1984年 掛靠單位 深圳大學 atr 實驗室 二 組織機構 主 任 謝維信 深圳大學教授 ccf理事 副主任 按姓氏拼音排列 石 寅 中科院半導體所研究員 沈繼忠 浙江大學信電系教授 靳東明 清...