術語 fuzzy 是指不清楚或模糊的事物。在現實世界中，我們很多時候會遇到無法判斷狀態是真是假的情況，他們的模糊邏輯為推理提供了非常有價值的靈活性。通過這種方式，我們可以考慮任何情況的不準確和不確定性。

模糊邏輯是一種多值邏輯形式，其中變量的真值可以是 0 到 1 之間的任何實數，而不僅僅是傳統的 true 或 false 值。它用于處理不精確或不確定的信息，是一種表示決策中的模糊性和不確定性的數學方法。

Fuzzy Logic 基于這樣一種想法，即在許多情況下，真或假的概念過于嚴格，并且兩者之間有許多灰色陰影。它允許部分真理，其中陳述可以是部分正確或錯誤，而不是完全正確或錯誤。

Fuzzy Logic 應用廣泛，例如控制系統、圖像處理、自然語言處理、醫療診斷和人工智能。

模糊邏輯的基本概念是隸屬函數，它定義輸入值與特定集或類別的隸屬程度。隸屬度函數是從輸入值到介于 0 和 1 之間的隸屬度的映射，其中 0 表示非隸屬度，1 表示完全隸屬度。

模糊邏輯是使用模糊規則實現的，模糊規則是 if-then 語句，以模糊方式表示輸入變量和輸出變量之間的關系。Fuzzy Logic 系統的輸出是一個模糊集，它是每個可能的輸出值的一組隸屬度。

總之，模糊邏輯是一種在決策中表示模糊性和不確定性的數學方法，它允許部分真理，并且應用廣泛。它基于成員函數的概念，并使用 Fuzzy 規則實現。

在布爾系統真值中，1.0 表示絕對真值，0.0 表示絕對真值。但在模糊系統中，絕對真值和絕對假值沒有邏輯。但是在模糊邏輯中，也存在一個中間值，它部分正確，部分錯誤。

建筑 

它的架構包含四個部分：

• 規則庫：它包含專家提供的規則集和 IF-THEN 條件，用于根據語言信息管理決策系統。模糊理論的最新發展為模糊控制器的設計和調整提供了幾種有效的方法。這些發展中的大多數都減少了模糊規則的數量。
• 模糊化：它用于將輸入（即清晰的數字）轉換為模糊集。Crisp 輸入基本上是由傳感器測量并傳遞到控制系統進行處理的精確輸入，例如溫度、壓力、rpm 等。
• 推理引擎：它確定當前模糊輸入相對于每個規則的匹配程度，并根據輸入字段決定要觸發哪些規則。接下來，將觸發的規則組合在一起以形成控制作。
• DEFUZZIFICATION：用于將推理引擎獲取的模糊集轉換為 crisp 值。有幾種可用的去模糊化方法，最適合的一種方法與特定的 Expert 系統一起使用以減少錯誤。

會員功能

定義：定義如何將輸入空間中的每個點映射到介于 0 和 1 之間的成員資格值的圖形。輸入空間通常被稱為話語宇宙或通用集 （u），它包含每個特定應用程序中所有可能的關注元素。

模糊符主要有三種類型：

• 單例模糊處理器
• Gaussian fuzzifier （高斯模糊器）
• 梯形或三角形模糊器

什么是模糊控制？ 

• 這是一種將類似人類的思維體現在控制系統中的技術。
• 它可能不是為了給出準確的推理而設計的，但它是為了給出可接受的推理。
• 它可以模仿人類的演繹思維，即人們用來從他們所知道的事物中推斷結論的過程。
• 任何不確定性都可以在模糊邏輯的幫助下輕松處理。

Fuzzy Logic System 的優勢 

• 該系統可以處理任何類型的輸入，無論是不精確、失真還是嘈雜的輸入信息。
• Fuzzy Logic Systems 的構造簡單易懂。
• 模糊邏輯帶有集合論的數學概念，其推理非常簡單。
• 它為生活各個領域的復雜問題提供了非常有效的解決方案，因為它類似于人類的推理和決策。
• 這些算法可以用很少的數據來描述，因此需要的內存很少。

Fuzzy Logic Systems 的缺點 

• 許多研究人員提出了不同的方法，通過模糊邏輯來解決給定的問題，這導致了歧義。沒有系統的方法可以通過模糊邏輯來解決給定的問題。
• 在大多數情況下，證明其特性是困難或不可能的，因為每次我們都沒有得到我們方法的數學描述。
• 由于模糊邏輯適用于精確和不精確的數據，因此大多數情況下準確性會受到影響。

應用 

• 它在航空航天領域用于航天器和衛星的高度控制。
• 它已用于汽車系統的速度控制、交通控制。
• 它用于大公司業務中的決策支持系統和個人評估。
• 它在化學工業中可用于控制 pH 值、干燥、化學蒸餾過程。
• 模糊邏輯用于自然語言處理和人工智能中的各種密集型應用程序。
• 模糊邏輯廣泛用于現代控制系統，例如專家系統。
• Fuzzy Logic 與 Neural Networks 一起使用，因為它模仿了一個人的決策方式，只是速度要快得多。它是通過聚合數據并通過將部分真值形成模糊集將其轉換為更有意義的數據來完成的。

模糊邏輯 |Set 2 （Classical Set 和 Fuzzy Sets）