Fuzzy（曖昧） System                                2007年4月20日 furuya

予備知識１：Production System,  Fuzzy System,  Neural Network System

でパターン認識をやった時の違い

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


鯛と秋刀魚しか知らないシステムに新しい魚を見せた反応

Production System曰く：知らない

鯛
 
Fuzzy System曰く：鯛のような秋刀魚だ

Neural Network System：秋刀魚だ

 

テキスト ボックス: 幅

秋刀魚
 

長さ
 
 

 

 

 

 

 


予備知識２：Fuzzy(曖昧さ)はメンバーシップ関数で表す

 

テキスト ボックス: （所属度） 

 

 

 

 

 

 

 

 


Menbership functionとは、測定値が、あいまいな概念に属する割合を示す。




FUZZYシステム

Production System と同様、知識を“If_条件_Then_行動_　ルール”の集合で表現。但し、

“条件”と“行動”に、曖昧な表現を数値化（メンバーシップ関数）したものを用いる。

 

 

例１　（最も簡単な例）　Fuzzy 200人乗り電車停止システム

Fuzzy Rule 1：　If　乗客多数　Then　ブレーキを強くかける 

Fuzzy Rule 2：　If　乗客少数　Then　ブレーキを弱くかける

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


例２　（ANDの入った例）　Fuzzyエアコン制御

x：温度、y：温度の時間変化分（dx/dt）、z：供給電力

 

 

 

 

 


Fuzzy Rule1:  If ((x is ZR) and (y is PL)) Then   z  is  NL

Fuzzy Rule2:  If ((x is PL) and (y is ZR)) Then   z  is  NM

Fuzzy Rule3:  If ((x is PS) and (y is NS)) Then   z  is  ZR

測定結果が　　(x  is  PL)   and   (y  is  NS)   なら　zをどうすべきか？

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


昨年の期末テストの問題

１．農場の散水機をファジー制御で自動運転させたい。ファジー規則は次の通りである。

（１）   気温が高く（約３０度以上）“かつ(and)”晴天（雲約１０％以下）なら水を沢山（１０トン前後）まく（下図参照）

（２）   気温が低（約１０度以下）“いか(or)”曇天（雲約５０％以上）なら水を少し（３トン前後）まく（下図参照）

気温が２５度、雲２０％の時は、どれくらい水をまくでしょう。