¿Qué es la lógica difusa?

តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់លាស់ ត្រូវបានគេស្គាល់ថាជាតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់លាស់ គឺជាវិធីសាស្រ្តគណិតវិទ្យាដែលប្រើសម្រាប់ការតំណាង និងការរៀបចំព័ត៌មានមិនច្បាស់លាស់ ឬមិនច្បាស់លាស់។ មិនដូចតក្កវិជ្ជាបុរាណ និងគោលពីរទេ ដែលសំណើមួយគឺពិត ឬមិនពិត តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់លាស់អនុញ្ញាតឱ្យវាយតម្លៃកម្រិតនៃការពិតដែលប្រែប្រួលរវាងមុខតំណែងខ្លាំងទាំងពីរ។

វិន័យ​នេះ​អាស្រ័យ​លើ​គោល​គំនិត​និង​បាតុភូត​ជាច្រើន។ នៅក្នុងពិភពលោក ពិត​មិន​អាច​ត្រូវ​បាន​ចាត់​ថ្នាក់​យ៉ាង​ជាក់លាក់​ទេ ព្រោះ​វា​ជា​ធម្មតា​បង្ហាញ​ពី​កម្រិត​នៃ​ភាព​មិន​ច្បាស់​លាស់ ឬ​ភាព​មិន​ច្បាស់​លាស់។ នៅក្នុងវិធីនេះ តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់លាស់ស្វែងរកការផ្តល់នូវក្របខ័ណ្ឌទ្រឹស្តី និងឧបករណ៍ដើម្បីដោះស្រាយជាមួយនឹងលក្ខណៈមិនច្បាស់លាស់នៃព័ត៌មាននេះ។

Fuzzy logic បានរកឃើញកម្មវិធីក្នុងវិស័យផ្សេងៗដូចជា បញ្ញាសិប្បនិម្មិតប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង ការសម្រេចចិត្ត និងការទទួលស្គាល់គំរូ ក្នុងចំណោមអ្នកដទៃទៀត។ អត្ថប្រយោជន៍របស់វាស្ថិតនៅលើសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការដោះស្រាយទិន្នន័យមិនច្បាស់លាស់ ឬមិនច្បាស់លាស់ ដូច្នេះអនុញ្ញាតឱ្យមានហេតុផលដែលអាចបត់បែនបាន និងសម្របខ្លួនជាងមុន។

នៅក្នុងអត្ថបទនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ឱ្យស៊ីជម្រៅនូវគោលការណ៍ និងមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ ក៏ដូចជា កម្មវិធីរបស់វា ការអនុវត្តនៅក្នុងតំបន់ផ្សេងៗគ្នា។ យើងនឹងស្វែងយល់ពីរបៀបដែលវិន័យនេះបានធ្វើបដិវត្តវិធីដែលយើងចូលទៅជិតភាពមិនច្បាស់លាស់ក្នុងការសម្រេចចិត្ត និងរបៀបដែលវាអាចត្រូវបានប្រើដើម្បីបង្កើនប្រសិទ្ធភាពដំណើរការ និងទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវបន្ថែមទៀតនៅក្នុងស្ថានភាពដ៏ធំទូលាយមួយ។

1. ការណែនាំអំពីតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់

តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់គឺជាសាខាមួយ។ នៃបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដែលអនុញ្ញាតឱ្យគ្រប់គ្រងភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់ក្នុងការសម្រេចចិត្ត។ មិនដូចតក្កវិជ្ជាបុរាណ ដែលផ្អែកលើតម្លៃតក្កវិជ្ជាគោលពីរ (0 ឬ 1) តក្កវិជ្ជា fuzzy ប្រើតម្លៃ fuzzy ដែលតំណាងឱ្យកម្រិតនៃការពិត ឬភាពមិនពិតនៃសេចក្តីថ្លែងការណ៍មួយ។ បច្ចេកទេសនេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅពេលយើងធ្វើការជាមួយអថេរដែលមិនមាននិយមន័យច្បាស់លាស់ ឬនៅពេលដែលទិន្នន័យមិនពេញលេញ ឬគ្មានសំលេងរំខាន។.

នៅក្នុងផ្នែកនេះ យើងនឹងស្វែងយល់ពីមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃតក្កវិជ្ជាស្រពិចស្រពិល និងរបៀបដែលវាត្រូវបានអនុវត្តនៅក្នុងវិស័យផ្សេងៗដូចជា វិស្វកម្ម មនុស្សយន្ត និងវេជ្ជសាស្ត្រ។ យើងនឹងសិក្សាពីមូលដ្ឋានគ្រឹះ ដូចជាសំណុំ fuzzy ច្បាប់ fuzzy និងប្រតិបត្តិការ fuzzy និងរបៀបដែល fuzzy logic អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីធ្វើគំរូ និងដោះស្រាយបញ្ហា។ ឧទាហរណ៍ និងករណីសិក្សាក៏នឹងត្រូវបានផ្តល់ជូន ក៏ដូចជាបញ្ជីឧបករណ៍ និងធនធានដែលមានប្រយោជន៍ផងដែរ។.

លើសពីនេះ អត្ថប្រយោជន៍ និងដែនកំណត់នៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់នឹងត្រូវបានបង្ហាញ ហើយភាពខុសគ្នារវាងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ និងវិធីសាស្រ្តផ្សេងទៀតដូចជាតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ និងតក្កវិជ្ជាប្រូបាប៊ីលីតេ នឹងត្រូវបានពិភាក្សា។ នៅទូទាំងផ្នែកនេះ គន្លឹះជាក់ស្តែង និងអនុសាសន៍សម្រាប់ការអនុវត្តតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់នឹងត្រូវបានផ្តល់ជូន។ ប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព en diferentes situaciones.

2. មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់

Fuzzy logic ត្រូវបានគេស្គាល់ផងដែរថាជា fuzzy logic គឺជាសាខានៃ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ដែលផ្អែកលើគំនិតដែលថាតម្លៃការពិតអាចត្រូវបានតំណាងដោយកម្រិតនៃសមាជិកភាពជាជាងភាពដាច់ខាត។ មិនដូចតក្កវិជ្ជាបុរាណ ដែលផ្អែកលើតម្លៃគោលពីរទេ តក្កវិជ្ជា fuzzy អនុញ្ញាតឱ្យប្រើតម្លៃ fuzzy រវាង 0 និង 1 ។ វាមានប្រយោជន៍ជាពិសេសនៅពេលធ្វើការជាមួយគំនិត ឬស្ថានភាពដែលមិនងាយកំណត់ ឬបរិមាណ។

នៅក្នុងតក្កវិជ្ជា fuzzy សំណុំ fuzzy ដើរតួនាទីជាមូលដ្ឋាន។ សំណុំទាំងនេះត្រូវបានកំណត់ដោយមុខងារសមាជិកភាព ដែលកំណត់ធាតុនីមួយៗនូវកម្រិតសមាជិកភាព។ កម្រិតនៃកម្មសិទ្ធិទាំងនេះអាចត្រូវបានតំណាងដោយខ្សែកោងដែលបង្ហាញពីអាំងតង់ស៊ីតេនៃកម្មសិទ្ធិ។ ដូច្នេះ ធាតុ​មួយ​អាច​ជា​របស់​សំណុំ fuzzy ជាមួយ​កម្រិត​ជាក់លាក់​មួយ ឧទាហរណ៍ 0.8 ។

តក្កវិជ្ជា Fuzzy ត្រូវបានប្រើនៅក្នុងកម្មវិធីជាច្រើន ចាប់ពីប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង រហូតដល់ការសម្គាល់លំនាំ។ លក្ខណៈពិសេសដ៏សំខាន់បំផុតមួយនៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការយកគំរូតាមភាពមិនច្បាស់លាស់និងភាពមិនច្បាស់លាស់នៅក្នុងទិន្នន័យ។ នេះមានប្រយោជន៍ជាពិសេសក្នុងស្ថានភាពដែលភាពជាក់លាក់ដាច់ខាតមិនអាចធ្វើទៅបាន ឬចាំបាច់។ ជាមួយនឹងតក្កវិជ្ជា fuzzy វាគឺអាចធ្វើទៅបានដើម្បីធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើតម្លៃ fuzzy និងដោះស្រាយភាពមិនច្បាស់លាស់កាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព។

3. គោលការណ៍នៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់

តក្កវិជ្ជាស្រពិចស្រពិលគឺជាគំរូហេតុផលដែលអនុញ្ញាតឱ្យធ្វើការជាមួយគំនិតមិនច្បាស់លាស់ ឬអថេរភាសា។ វាត្រូវបានផ្អែកលើគំនិតដែលថាការពិតមិនអាចពិពណ៌នាបានទាំងស្រុងដោយប្រើតែតម្លៃ 0 ឬ 1 ប៉ុន្តែថាមានកម្រិតនៃសមាជិកភាពនៅក្នុងសំណុំ ឬប្រភេទជាក់លាក់មួយ។

ពួកគេអាចត្រូវបានសង្ខេបនៅក្នុងគោលគំនិតជាមូលដ្ឋានចំនួនបី៖ មុខងារសមាជិកភាព ការសន្និដ្ឋានមិនច្បាស់ និងការបដិសេធ។

• មុខងារសមាជិកភាពគឺជាឧបករណ៍ដែលអនុញ្ញាតឱ្យកំណត់តម្លៃ fuzzy ទៅអថេរភាសា ដោយបង្ហាញពីកម្រិតនៃសមាជិកភាពរបស់វានៅក្នុងសំណុំ ឬប្រភេទមួយ។ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីវាស់ស្ទង់ភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពបត់បែននៃទិន្នន័យ។
• Fuzzy inference គឺជាដំណើរការវែកញែកដែលប្រើក្នុងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់។ វាត្រូវបានផ្អែកលើច្បាប់មិនច្បាស់ដែលទាក់ទងនឹងអថេរភាសា និងដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រតិបត្តិការឡូជីខលត្រូវបានអនុវត្តដោយគិតគូរពីភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់នៃទិន្នន័យ។
• Defuzzification គឺជាជំហានចុងក្រោយនៅក្នុងដំណើរការហេតុផលស្រពិចស្រពិល ដែលតម្លៃជាក់លាក់មួយត្រូវបានទទួលពីសំណុំនៃតម្លៃ fuzzy ។ វាត្រូវបានប្រើដើម្បីបំប្លែងលទ្ធផលដែលទទួលបានទៅជាពាក្យច្បាស់លាស់ និងអាចយល់បានសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់។

គោលការណ៍ទាំងនេះគឺជាមូលដ្ឋាននៃការគណនា និងការដោះស្រាយបញ្ហាដោយប្រើតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់។ កម្មវិធីរបស់វាមានផ្នែកផ្សេងៗនៃការសិក្សាដូចជា បញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង ការសម្រេចចិត្ត និងការធ្វើគំរូនៃប្រព័ន្ធស្មុគស្មាញ។ តាមរយៈគំនិតទាំងនេះ ប្រព័ន្ធអាចត្រូវបានរចនាដែលមានសមត្ថភាពគ្រប់គ្រងភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់កាន់តែមានប្រសិទ្ធភាព និងជាក់ស្តែង។

4. លក្ខណៈសំខាន់នៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់

តក្កវិជ្ជា Fuzzy គឺជាប្រព័ន្ធនៃតក្កវិជ្ជាគណិតវិទ្យាដែលប្រើដើម្បីធ្វើជាគំរូ និងតំណាងឱ្យភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលមានវត្តមាននៅក្នុងស្ថានភាពជាក់ស្តែងផ្សេងៗគ្នា។ មិនដូចតក្កវិជ្ជាគោលពីរធម្មតាទេ ដែលតម្លៃតក្កវិជ្ជាគឺត្រឹមតែពិត ឬមិនពិត តក្កវិជ្ជា fuzzy អនុញ្ញាតឱ្យតំណាងនៃតម្លៃមធ្យមរវាងចំណុចខ្លាំងទាំងពីរនេះ។

លក្ខណៈសំខាន់មួយនៃតក្កវិជ្ជា fuzzy គឺលទ្ធភាពនៃការប្រើប្រាស់សំណុំ fuzzy ដើម្បីពណ៌នាអំពីគោលគំនិតដែលមិនមែនជាដាច់ខាត។ សំណុំ fuzzy ទាំងនេះផ្តល់កម្រិតនៃសមាជិកភាពទៅធាតុនីមួយៗនៅក្នុងសំណុំ ដូច្នេះអនុញ្ញាតឱ្យមានភាពបត់បែនកាន់តែច្រើនក្នុងការតំណាង និងការគ្រប់គ្រងព័ត៌មាន។

លក្ខណៈជាមូលដ្ឋានមួយទៀតនៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការធ្វើគំរូ និងដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ ដែលវាមានអថេរមួយចំនួនធំ ហើយកត្តាជាច្រើនត្រូវយកមកពិចារណាក្នុងពេលដំណាលគ្នា។ សមត្ថភាពនេះអនុញ្ញាតឱ្យទទួលបានលទ្ធផលត្រឹមត្រូវ និងជាក់ស្តែងជាងមុន ដោយគិតគូរពីភាពមិនប្រាកដប្រជានៅក្នុងទិន្នន័យ និងការសម្របខ្លួនបានប្រសើរជាងមុនទៅនឹងលក្ខណៈមិនល្អឥតខ្ចោះនៃស្ថានភាពជាក់ស្តែងជាច្រើន។

5. កម្មវិធីនៃតក្កវិជ្ជា fuzzy ក្នុងវិស័យផ្សេងគ្នា

Fuzzy logic ត្រូវបានគេស្គាល់ផងដែរថាជា fuzzy logic បានបង្ហាញថាជាឧបករណ៍ដ៏មានប្រសិទ្ធភាពក្នុងវិស័យជាច្រើន។ កម្មវិធីសំខាន់មួយនៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់គឺនៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ដែលវាត្រូវបានប្រើដើម្បីយកគំរូតាមហេតុផល និងការសម្រេចចិត្តក្នុងស្ថានភាពមិនច្បាស់លាស់។ វាត្រូវបានគេប្រើផងដែរនៅក្នុងប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង ការបង្កើនប្រសិទ្ធភាព ការទទួលស្គាល់លំនាំ និងការវិនិច្ឆ័យវេជ្ជសាស្ត្រ ក្នុងចំណោមអ្នកដទៃទៀត។

នៅក្នុងវិស័យមនុស្សយន្ត តក្កវិជ្ជា fuzzy ត្រូវបានប្រើដើម្បីគ្រប់គ្រងឥរិយាបថរបស់មនុស្សយន្ត និងអនុញ្ញាតឱ្យពួកគេសម្របខ្លួនទៅនឹងស្ថានភាពផ្សេងៗ។ ជាឧទាហរណ៍ នៅក្នុងមនុស្សយន្តរុករកដែលត្រូវតែរុករកទីតាំងលំបាក តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីកំណត់ល្បឿន និងទិសដៅល្អបំផុតរបស់មនុស្សយន្ត ដោយផ្អែកលើលក្ខខណ្ឌដី និងឧបសគ្គដែលមានវត្តមាន។

ផ្នែកមួយទៀតដែលតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់លាស់ត្រូវបានអនុវត្តដោយជោគជ័យគឺផ្នែកសេដ្ឋកិច្ច និងហិរញ្ញវត្ថុ។ ដោយប្រើតក្កវិជ្ជាស្រពិចស្រពិល អ្នកជំនាញអាចយកគំរូតាម និងទស្សន៍ទាយឥរិយាបថនៃទីផ្សារហិរញ្ញវត្ថុ និងវាយតម្លៃហានិភ័យដែលទាក់ទងនឹងការវិនិយោគ។ លើសពីនេះទៀត នៅក្នុងឧស្សាហកម្មរថយន្ត តក្កវិជ្ជា fuzzy ត្រូវបានប្រើដើម្បីកែលម្អប្រសិទ្ធភាព និងដំណើរការរបស់ម៉ាស៊ីន ក៏ដូចជាការកែលម្អសុវត្ថិភាពនៃការបើកបរផងដែរ។

6. គុណសម្បត្តិ និងដែនកំណត់នៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់

Fuzzy logic ត្រូវបានគេស្គាល់ផងដែរថាជា fuzzy logic គឺជាវិស័យសិក្សាដែលអនុញ្ញាតឱ្យគ្រប់គ្រងភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់នៅក្នុងកម្មវិធីផ្សេងៗ។ នេះត្រូវបានសម្រេចតាមរយៈការតំណាង និងការរៀបចំនៃគំនិតបំភាយ ដែលជាគំនិតដែលមិនអាចចាត់ថ្នាក់តាមវិធីគោលពីរ ប៉ុន្តែមានកម្រិតសមាជិកភាពក្នុងប្រភេទផ្សេងៗគ្នា។

គុណសម្បត្តិចម្បងមួយនៃតក្កវិជ្ជា fuzzy គឺថាវាអនុញ្ញាតឱ្យមានគំរូជាក់ស្តែងបន្ថែមទៀតនៃប្រព័ន្ធស្មុគស្មាញ និងបាតុភូត។ ដោយប្រើសំណុំ fuzzy និងក្បួន inference fuzzy, nuances អាចត្រូវបានចាប់យក ហើយភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលមាននៅក្នុងទិន្នន័យអាចត្រូវបានកាត់បន្ថយ។ លើសពីនេះ បច្ចេកទេសនេះអាចត្រូវបានអនុវត្តក្នុងវិស័យផ្សេងៗដូចជា ស្វ័យប្រវត្តិកម្មឧស្សាហកម្ម បញ្ញាសិប្បនិម្មិត ឬការសម្រេចចិត្ត ដើម្បីកែលម្អលទ្ធផលដែលទទួលបាន។

ទោះជាយ៉ាងណាក៏ដោយ តក្កវិជ្ជាស្រពិចស្រពិលក៏មានដែនកំណត់ជាក់លាក់ផងដែរ។ ទីមួយ វា​ជា​បច្ចេកទេស​ដែល​មាន​តម្លៃ​ថ្លៃ​ក្នុង​ការ​គណនា ព្រោះ​វា​ទាមទារ​ការ​គណនា​ស្មុគស្មាញ​ដើម្បី​ដំណើរការ​គំនិត​មិន​ច្បាស់។ លើសពីនេះ លទ្ធផលដែលទទួលបានអាចជាប្រធានបទ ដោយហេតុថានិយមន័យនៃសំណុំស្រពិចស្រពិល និងក្បួនការសន្និដ្ឋានអាស្រ័យលើការបកស្រាយរបស់អ្នកជំនាញ ឬអ្នកប្រើប្រាស់។ ជាចុងក្រោយ កម្មវិធីរបស់វាអាចស្មុគស្មាញសម្រាប់អ្នកដែលមិនស៊ាំនឹងគំនិត និងប្រតិបត្តិការនៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់។

7. ការប្រៀបធៀបរវាងតក្កវិជ្ជាប្រពៃណី និងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់

តក្កវិជ្ជាបែបប្រពៃណី និងតក្កវិជ្ជាស្រពិចស្រពិល គឺជាវិធីសាស្រ្តពីរផ្សេងគ្នាចំពោះការវែកញែក និងការសម្រេចចិត្ត។ តក្កវិជ្ជាប្រពៃណីគឺផ្អែកលើគោលការណ៍ដែលសំណើមួយអាចមានតម្លៃការពិត ឬមិនពិតតែមួយប៉ុណ្ណោះ។ ផ្ទុយ​ទៅ​វិញ តក្កវិជ្ជា​មិន​ពិត​អនុញ្ញាត​ឱ្យ​សំណើ​មួយ​មាន​តម្លៃ​ការពិត​ដែល​ប្រែប្រួល​រវាង​ពិត​ទាំង​ស្រុង និង​មិន​ពិត​ទាំង​ស្រុង។

ការប្រៀបធៀបរវាងវិធីសាស្រ្តទាំងពីរនេះបង្ហាញថា តក្កវិជ្ជាប្រពៃណីគឺសមរម្យជាងសម្រាប់បញ្ហាជាមួយនឹងដំណោះស្រាយប្រព័ន្ធគោលពីរ ដែលមានការកំណត់ព្រំដែនច្បាស់លាស់រវាងពិត និងមិនពិត។ ម្យ៉ាងវិញទៀត តក្កវិជ្ជា fuzzy មានប្រយោជន៍បំផុត នៅពេលដែលគំនិតមានភាពស្រពិចស្រពិល និងមិនអាចកំណត់បានច្បាស់លាស់។ វិធីសាស្រ្តនេះអនុញ្ញាតឱ្យយើងតំណាង និងវិភាគភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលមានវត្តមាននៅក្នុងបញ្ហាពិភពលោកពិតជាច្រើន។

តក្កវិជ្ជាប្រពៃណីគឺផ្អែកលើការប្រើប្រាស់ច្បាប់ច្បាស់លាស់ និងដែលបានកំណត់ ចំណែកតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់លាស់ប្រើច្បាប់មិនច្បាស់លាស់ និងប្រហាក់ប្រហែល។ លើសពីនេះ តក្កវិជ្ជាប្រពៃណីពឹងផ្អែកលើគោលការណ៍នៃការបដិសេធ ដែលបញ្ជាក់ថា សំណើមិនអាចពិត ឬមិនពិតនោះទេ។ ក្នុងពេលជាមួយគ្នានេះ. ផ្ទុយទៅវិញ នៅក្នុងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ មានលទ្ធភាពសម្រាប់សំណើមួយដើម្បីឱ្យមានកម្រិតនៃការពិតជាច្រើនក្នុងពេលដំណាលគ្នា។

សរុបមក នេះបង្ហាញពីវិធីសាស្រ្តផ្សេងគ្នាពីរចំពោះហេតុផល និងការសម្រេចចិត្ត។ តក្កវិជ្ជាប្រពៃណីគឺផ្អែកលើច្បាប់ច្បាស់លាស់ និងដែលបានកំណត់ ខណៈពេលដែលតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់អនុញ្ញាតឱ្យមានសំណើជាមួយនឹងតម្លៃការពិតដែលសាយភាយ ឬមិនច្បាស់។ ជម្រើសរវាងវិធីសាស្រ្តទាំងពីរនេះអាស្រ័យលើប្រភេទនៃបញ្ហា និងធម្មជាតិនៃគំនិតដែលពាក់ព័ន្ធ។ [បញ្ចប់

8. ឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងនៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់

Fuzzy logic គឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលនៅក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត និងការសម្រេចចិត្ត។ ឥឡូវនេះពួកគេបង្ហាញ ឧទាហរណ៍មួយចំនួន ឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងដែលបង្ហាញពីរបៀបដែលតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ត្រូវបានអនុវត្តក្នុងស្ថានភាពផ្សេងៗគ្នា។

1. ការគ្រប់គ្រងសីតុណ្ហភាព៖ ឧបមាថាយើងចង់រចនាប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងសីតុណ្ហភាពសម្រាប់បន្ទប់មួយ។ ដោយប្រើតក្កវិជ្ជា fuzzy យើងអាចកំណត់សំណុំ fuzzy សម្រាប់បញ្ចូល (សីតុណ្ហភាពបច្ចុប្បន្ន) និងទិន្នផល (កម្រិតត្រជាក់) អថេរ។ តាមរយៈច្បាប់ដែលស្រពិចស្រពិល យើងអាចបង្កើតទំនាក់ទំនងរវាងអថេរទាំងនេះ និងកំណត់កម្រិតនៃភាពត្រជាក់ដែលត្រូវការដោយផ្អែកលើសីតុណ្ហភាពបច្ចុប្បន្ន។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើសីតុណ្ហភាព "ខ្ពស់" កម្រិតត្រជាក់អាច "ខ្ពស់ណាស់" ។

2. ការវាយតម្លៃហានិភ័យឥណទាន៖ ក្នុងវិស័យហិរញ្ញវត្ថុ តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់អាចត្រូវបានប្រើដើម្បីវាយតម្លៃហានិភ័យឥណទានរបស់អ្នកស្នើសុំប្រាក់កម្ចី។ សំណុំ Fuzzy អាចត្រូវបានកំណត់សម្រាប់អថេរដូចជាប្រាក់ចំណូល ប្រវត្តិឥណទាន និងអាយុ។ ដោយប្រើច្បាប់មិនច្បាស់ លក្ខណៈវិនិច្ឆ័យអាចត្រូវបានបង្កើតឡើងដើម្បីចាត់ថ្នាក់បេក្ខជនទៅជាប្រភេទហានិភ័យដូចជា "ខ្ពស់" "មធ្យម" ឬ "ទាប" ។

3. ប្រព័ន្ធអនុសាសន៍៖ ប្រព័ន្ធណែនាំនៅលើវេទិកាស្ទ្រីម ឬពាណិជ្ជកម្មអេឡិចត្រូនិកក៏អាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ផងដែរ។ ឧទាហរណ៍ ប្រសិនបើអ្នកប្រើបានបង្ហាញចំណាប់អារម្មណ៍លើភាពយន្តសកម្មភាព និងរឿងកំប្លែង ឈុតស្រពិចស្រពិលអាចត្រូវបានកំណត់សម្រាប់ចំណូលចិត្តទាំងនេះ។ បន្ទាប់មក ដោយប្រើច្បាប់មិនច្បាស់ ការណែនាំផ្ទាល់ខ្លួនអាចត្រូវបានបង្កើត ដែលរួមបញ្ចូលគ្នានូវធាតុផ្សំនៃភេទទាំងពីរ អាស្រ័យលើអាំងតង់ស៊ីតេនៃចំណូលចិត្តរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។

Fuzzy logic ផ្តល់នូវវិធីសាស្រ្តដែលអាចបត់បែនបាន និងអាចសម្របខ្លួនបាន ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញនៅក្នុងដែនផ្សេងៗគ្នា។ ឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែងទាំងនេះបង្ហាញពីរបៀប អាចត្រូវបានអនុវត្ត បច្ចេកទេសនេះក្នុងវិស័យផ្សេងៗ ចាប់ពីការគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធ រហូតដល់ការសម្រេចចិត្តផ្នែកហិរញ្ញវត្ថុ និងការណែនាំខ្លឹមសារ។

9. ប្រព័ន្ធការសន្និដ្ឋានមិនច្បាស់

វាគឺជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពលសម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាដែលពាក់ព័ន្ធនឹងភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់។ ដោយប្រើតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ ប្រព័ន្ធនេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកដោះស្រាយភាពមិនច្បាស់លាស់នៅក្នុងទិន្នន័យ និងច្បាប់ ហើយឈានដល់ការសន្និដ្ឋានដោយផ្អែកលើការវាយតម្លៃនៃព័ត៌មានដែលមាន។

ដើម្បីប្រើ មួយ អ្នកត្រូវធ្វើតាមជំហានមួយចំនួន។ ជាដំបូង អ្នកត្រូវតែកំណត់បញ្ហាដែលអ្នកចង់ដោះស្រាយ និងបង្កើតប៉ារ៉ាម៉ែត្រ និងអថេរដែលពាក់ព័ន្ធ។ បន្ទាប់មក មុខងារសមាជិកភាពត្រូវតែត្រូវបានសាងសង់ ដែលតំណាងឱ្យទំនាក់ទំនងរវាងតម្លៃបញ្ចូល និងកម្រិតនៃសមាជិកភាពរបស់ពួកគេនៅក្នុងសំណុំ fuzzy ។

បន្ទាប់មក ក្បួនមិនច្បាស់ដែលពណ៌នាអំពីទំនាក់ទំនងរវាងអថេរបញ្ចូល និងលទ្ធផលត្រូវតែកំណត់។ ច្បាប់ទាំងនេះផ្អែកលើសំណុំនៃ IF-THEN ដែល IFs តំណាងឱ្យលក្ខខណ្ឌបញ្ចូល ហើយបន្ទាប់មកកំណត់ការឆ្លើយតប ឬសកម្មភាពដែលត្រូវអនុវត្ត។ នៅពេលដែលច្បាប់ត្រូវបានកំណត់ ដំណើរការសន្និដ្ឋានមិនច្បាស់ត្រូវបានអនុវត្ត ដែលពាក់ព័ន្ធនឹងការវាយតម្លៃកម្រិតនៃសមាជិកភាពនៃអថេរបញ្ចូលទៅក្នុងសំណុំ fuzzy និងការទទួលបានតម្លៃលទ្ធផលដែលត្រូវគ្នា។

10. ឧបករណ៍ និងកម្មវិធីដែលប្រើក្នុងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់

នៅក្នុងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ ឧបករណ៍ និងកម្មវិធីផ្សេងៗត្រូវបានប្រើប្រាស់ដើម្បីធ្វើគំរូ និងដោះស្រាយបញ្ហាដោយផ្អែកលើភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់។ ឧបករណ៍ទាំងនេះមានសារៈសំខាន់សម្រាប់ការអនុវត្តតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ក្នុងវិស័យផ្សេងៗគ្នា ដូចជាបញ្ញាសិប្បនិម្មិត ការសម្រេចចិត្ត និងការគ្រប់គ្រងប្រព័ន្ធ។

ឧបករណ៍មួយក្នុងចំនោមឧបករណ៍ដែលប្រើច្រើនបំផុតក្នុងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់គឺកម្មវិធី MATLAB ដែលផ្តល់នូវបរិយាកាសសរសេរកម្មវិធី និងការក្លែងធ្វើសម្រាប់ប្រព័ន្ធ fuzzy ។ ជាមួយនឹង MATLAB វាអាចធ្វើទៅបានក្នុងការរចនា និងក្លែងធ្វើឧបករណ៍បញ្ជាមិនច្បាស់ ក៏ដូចជាធ្វើការវិភាគ និង ដំណើរការទិន្នន័យ សាយភាយ។ លើសពីនេះទៀត កម្មវិធីនេះមានឯកសារ និងការបង្រៀនយ៉ាងទូលំទូលាយ ដែលធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលក្នុងការរៀន និងអនុវត្ត។

ឧបករណ៍សំខាន់មួយទៀតនៅក្នុងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់គឺកម្មវិធី Fuzzy Logic Toolbox ដែលបង្កើតឡើងដោយ MATLAB ផងដែរ។ ប្រអប់ឧបករណ៍នេះអនុញ្ញាតឱ្យអ្នករចនា ក្លែងធ្វើ និងវិភាគប្រព័ន្ធស្រពិចស្រពិលតាមវិធីវិចារណញាណ និងមានប្រសិទ្ធភាព។ ជាមួយនឹងប្រអប់ឧបករណ៍ Fuzzy Logic អ្នកអាចបង្កើតមុខងារសមាជិកភាពមិនច្បាស់ កំណត់ច្បាប់មិនច្បាស់ និងអនុវត្តការសន្និដ្ឋានមិនច្បាស់។ ដើម្បីដោះស្រាយបញ្ហា ផ្អែកលើភាពមិនប្រាកដប្រជា។ ឧបករណ៍នេះក៏ផ្តល់នូវឧទាហរណ៍ និងការបង្រៀនដែលធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលប្រើ និងយល់។

11. បញ្ហាប្រឈម និងទស្សនវិស័យនាពេលអនាគតក្នុងតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់

12. ទំនាក់ទំនងនៃតក្កវិជ្ជា fuzzy ជាមួយបញ្ញាសិប្បនិម្មិត

តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់មានតួនាទីជាមូលដ្ឋាននៅក្នុងបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ព្រោះវាអនុញ្ញាតឱ្យបង្កើតគំរូ និងដោះស្រាយបញ្ហាដែលភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់គឺជាលក្ខណៈទូទៅ។ តក្កវិជ្ជាស្រពិចស្រពិលគឺផ្អែកលើគោលការណ៍ដែលតម្លៃអាចជារបស់សំណុំដោយផ្នែក ឬបន្តិចម្តងៗ មិនដូចតក្កវិជ្ជាបុរាណដែលអនុញ្ញាតត្រឹមតែសេចក្តីថ្លែងការណ៍ពិត ឬមិនពិត។

ក នៃកម្មវិធី ការប្រើប្រាស់ទូទៅបំផុតនៃតក្កវិជ្ជា fuzzy នៅក្នុងបញ្ញាសិប្បនិម្មិតគឺនៅក្នុងប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រង fuzzy ។ ប្រព័ន្ធទាំងនេះមានសមត្ថភាពធ្វើការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើច្បាប់ភាសា និងអថេរស្រពិចស្រពិល ជាជាងការប្រើច្បាប់ច្បាស់លាស់ និងតម្លៃលេខ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យដំណើរការព័ត៌មានកាន់តែមានភាពបត់បែន ជាពិសេសនៅពេលដោះស្រាយបញ្ហាពាក់ព័ន្ធនឹងកត្តាប្រធានបទ ឬមិនច្បាស់លាស់។

Fuzzy logic ក៏ត្រូវបានគេប្រើនៅក្នុងប្រព័ន្ធ inference fuzzy ដែលគោលបំណងគឺដើម្បីស្វែងរកទំនាក់ទំនង ឬលំនាំនៅក្នុងសំណុំទិន្នន័យ។ ដោយប្រើច្បាប់ភាសា និងសំណុំមិនច្បាស់ ប្រព័ន្ធទាំងនេះអាចបង្កើតការសន្និដ្ឋានដោយផ្អែកលើព័ត៌មានផ្នែក ឬមិនពេញលេញ។ សមត្ថភាព​វែកញែក​ដែល​អាច​បត់បែន​បាន​និង​សម្រប​ខ្លួន​នេះ​មាន​ប្រយោជន៍​ជា​ពិសេស​ក្នុង​វិស័យ​ដូចជា​ការ​ទទួល​ស្គាល់​គំរូ​ការ​សម្រេច​ចិត្ត​និង​ការ​រៀន​ម៉ាស៊ីន។

13. សារៈសំខាន់នៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ក្នុងការសម្រេចចិត្ត

14. ការសន្និដ្ឋានលើតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ និងការអនុវត្តរបស់វា។

សរុបសេចក្តីមក តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់បានបង្ហាញថាជាឧបករណ៍ដ៏មានឥទ្ធិពល និងអាចប្រើប្រាស់បានក្នុងវិស័យផ្សេងៗនៃកម្មវិធី។ លក្ខណៈចម្បងរបស់វាគឺសមត្ថភាពក្នុងការដោះស្រាយជាមួយនឹងភាពមិនច្បាស់លាស់និងភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលធ្វើឱ្យវាក្លាយជាជម្រើសដ៏គួរឱ្យទាក់ទាញសម្រាប់បញ្ហាស្មុគស្មាញ។ សូមអរគុណចំពោះមូលដ្ឋានគ្រឹះគណិតវិទ្យាដ៏រឹងមាំ និងវិធីសាស្រ្តដែលអាចបត់បែនបាន តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ត្រូវបានអនុវត្តដោយជោគជ័យក្នុងផ្នែកដូចជា វិស្វកម្ម ឱសថ បញ្ញាសិប្បនិម្មិត និងការសម្រេចចិត្ត។

គុណសម្បត្តិមួយក្នុងចំណោមគុណសម្បត្តិនៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការដោះស្រាយព័ត៌មានមិនច្បាស់លាស់ ឬមិនច្បាស់លាស់។ នេះត្រូវបានសម្រេចតាមរយៈគំនិតនៃសមាជិកភាពស្រពិចស្រពិល ដែលធាតុមួយអាចជាសមាជិកមួយផ្នែកនៃសំណុំមួយ។ នេះអនុញ្ញាតឱ្យកម្រិតនៃការពិតត្រូវបានបង្ហាញ និងដំណើរការតាមរបៀបជាក់ស្តែង និងអាចបត់បែនបាន ដោយផ្តល់នូវលទ្ធផលដែលសមស្របទៅនឹងការពិត។

ទិដ្ឋភាពសំខាន់មួយទៀតនៃតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់គឺសមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការយកគំរូហេតុផលរបស់មនុស្ស និងចាប់យកវិចារណញាណ។ តាមរយៈនិយមន័យនៃច្បាប់ដែលស្រពិចស្រពិល និងការសន្និដ្ឋានដោយផ្អែកលើពួកវា ការសន្និដ្ឋានអាចទទួលបានដែលកាន់តែខិតទៅជិតវិធីដែលមនុស្សហេតុផល និងធ្វើការសម្រេចចិត្តក្នុងស្ថានភាពមិនច្បាស់លាស់។ នេះបាននាំឱ្យមានការបង្កើតប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញដែលស្រពិចស្រពិល និងការអភិវឌ្ឍន៍នៃក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនដោយផ្អែកលើតក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់ ដែលបានបង្ហាញឱ្យឃើញប្រសិទ្ធភាពក្នុងបញ្ហាស្មុគស្មាញ និងពហុវិមាត្រ។

សរុបមក តក្កវិជ្ជាស្រពិចស្រពិល គឺជាឧបករណ៍ដ៏មានអានុភាពសម្រាប់ដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញ ដែលភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់គឺជាកត្តាសំខាន់។ សមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការដោះស្រាយជាមួយនឹងព័ត៌មានមិនច្បាស់លាស់ គំរូហេតុផលរបស់មនុស្ស និងការអនុវត្តន៍របស់វាក្នុងផ្នែកផ្សេងៗ ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាឧបករណ៍ដ៏សម្បូរបែប និងមានប្រសិទ្ធភាព។ តក្កវិជ្ជាស្រពិចស្រពិលនឹងបន្តក្លាយជាកម្មវត្ថុនៃការស្រាវជ្រាវ និងការអភិវឌ្ឍន៍ ដោយសារមានផ្នែកជាច្រើនដែលវាអាចអនុវត្ត និងកែលម្អ ដោយផ្តល់នូវដំណោះស្រាយច្បាស់លាស់បន្ថែមទៀត សម្របតាមការពិត។

សរុបមក តក្កវិជ្ជាស្រពិចស្រពិលគឺជាឧបករណ៍ដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបានក្នុងវិស័យបញ្ញាសិប្បនិមិត្ត ហើយពិចារណាលើភាពមិនច្បាស់លាស់ និងភាពមិនច្បាស់លាស់ដែលមាននៅក្នុងបញ្ហាពិភពពិតជាច្រើន។ សមត្ថភាពរបស់វាក្នុងការដោះស្រាយជាមួយនឹងទិន្នន័យមិនច្បាស់ និងបង្កើតទំនាក់ទំនងដែលមិនមែនជាប្រព័ន្ធគោលពីរបានបើកលទ្ធភាពថ្មីនៅក្នុងវិស័យនៃការសម្រេចចិត្តដោយផ្អែកលើប្រព័ន្ធអ្នកជំនាញ។ នៅពេលដែលបច្ចេកវិទ្យាបន្តរីកចម្រើន តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់នឹងបន្តដើរតួនាទីយ៉ាងសំខាន់ក្នុងការដោះស្រាយបញ្ហាស្មុគស្មាញក្នុងវិស័យផ្សេងៗ ចាប់ពីវិស្វកម្មរហូតដល់ឱសថ។ ជាមួយនឹងភាពបត់បែនរបស់វា និងផ្តោតលើការតំណាងឱ្យហេតុផលរបស់មនុស្ស តក្កវិជ្ជាមិនច្បាស់បានបង្ហាញថាជាឧបករណ៍ដ៏មានតម្លៃ និងមានប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់ក្នុងយុគសម័យបញ្ញាសិប្បនិម្មិត។ កម្មវិធីដ៏ជោគជ័យរបស់វានៅទូទាំងវិស័យ និងវិញ្ញាសាដ៏ធំទូលាយ គាំទ្រដល់ការបន្តពាក់ព័ន្ធ និងការសន្យានាពេលអនាគតរបស់ខ្លួន ជាមធ្យោបាយសម្រាប់វែកញែក និងធ្វើការសម្រេចចិត្តក្នុងបរិយាកាសស្មុគ្រស្មាញ។