Нечеткая логика

Нечеткая логика (Fuzzy Logic - FL) - математическая дисциплина, в основе которой лежит теория нечетких множеств, где функция принадлежности элемента множеству не бинарная (да/нет), а может принимать любое значение в диапазоне 0-1. Это дает возможность определять понятия, нечеткие по самой своей природе : "высокий", "быстрый", "ажиотажный". А, отсюда - возможность строить базы знаний и экспертные системы нового поколения, способные хранить и обрабатывать неточную, нечетко определенную информацию. [подробнее...]

Решаемые задачи

Примеры решений / Продукты

Статьи по данной технологии:
1.  "ЭТОТ НЕЧЕТКИЙ, НЕЧЕТКИЙ, НЕЧЕТКИЙ МИР"











Решаемые задачи :

Адаптивное управление роботами и системами вооружений, высокодоходная игра практически на всех финансовых рынках мира, интеллектуальные пылесосы, видеокамеры и швейные машины - послужной список успехов нечеткой логики растет как снежный ком.


Примеры решений / Продукты :

Движением пригородных поездов до японского города Сендай, начиная с 1987 года управляет система, основанная на нечеткой логике (некоторые характеристики этой системы и сегодня - спустя почти десятилетие - остаются недостижимыми для железнодорожников многих стран).Небольшая фирма из Дании приментла принципы нечеткой логики для усовершенствования системы управления сложным производственным процессом. Через четыре года прибыли от внедрения новой системы исчислялись десятками тысяч долларов.На основе нечеткой логики создан микропроцессор (т.н. "fuzzy-chip"), способный автоматически решать известную "задачу о собаке, догоняющей кота". Разумеется, в роли кота выступала межконтинентальная ракета противника, а в роли собаки - мобильная зенитная ракета, слишком легкая для установки на нее громоздкой традиционной системы управления. Впоследствии те же методы позволили решить и обратную задачу - разработать маневры для эффективного ухода от анти-ракет.На нечеткой логике основана экспертная система Фудзи-банка, приносящая до $700000 в месяц на краткосрочной биржевой игре,Весьма впечатляющим выглядит применение нечеткой логики в дешевых изделиях массового рынка - пылесосах, видеокамерах, микроволновых печах. и т.п. В феврале 1991 года фирма Matsuhita анонсировала первую "интеллектуальную" стиральную машину, в системе управления которой сочетались нечеткая логика и нейронная сеть. Автоматически определяя нечеткие входные факторы (объем и качество белья, уровень загрязненности, тип порошка и т.д.), стиральная машина безошибочно выбирала оптимальный режим стирки из 3800 возможных. Банкиры и финансисты для решения сложнейших задач прогнозирования различных финансовых индикаторов используют дорогостоящие комплексные системы, в состав которых входит и нечеткая логика. Система для игры на рынке ценных бумаг японской финансовой корпорации Yamaichi Securities во время испытаний предсказала наступление биржевого краха и своевременно распродала весь пакет акций, что свело ущерб практически к нулю.




Подробнее о технологии нечеткой логики :

В отличие от традиционной формальной логики, известной со времен Аристотеля и оперирующей точными и четкими понятиями типа истина и ложь, да и нет, ноль и единица, нечеткая логика имеет дело со значениями, лежащими в некотором (непрерывном или дискретном) диапазоне. Функция принадлежности элементов к заданному множеству также представляет собой не жесткий порог "принадлежит - не принадлежит", а плавную сигмоиду, проходящую все значения от нуля до единицы. Понятно, что оперировать такими вещественными величинами значительно сложнее, чем двоичными битами, однако для этого есть веские основания. Многие понятия повседневной жизни (а по утверждению Барта Коско - все) не укладываются в рамки традиционной бинарной логики. Какой момент считать началом жизни человека ? Какое значение веса отличает худого от толстого ? Насколько хорошая прибыль отличается от средненькой ? Попытки "загнать" приведенные понятия в конкретные числовые рамки либо недопустимо огрубят предметную область, либо чрезмерно усложнят решение задачи. Нечеткая логика предлагает более элегантное решение для подобных ситуаций. Вы сначала описываете какое-либо качественное понятие ("большой", "хороший", "умный", "популярный") некоторой функцией распределения, подобной вероятностным функциям и далее используете его как точное, не заботясь более о его "нечеткой" природе. Теория нечеткой логики позволяет выполнять над такими величинами весь спектр логических операций - объединение, пересечение, отрицание и др. Более того, согласно знаменитой теореме FAT (Fuzzy Approximation Theorem), доказанной Коско, любая математическая система может быть аппроксимирована системой, основанной на нечеткой логике.