fuzzy logic ဆိုတာ ဘာလဲ။

fuzzy logic ဟုလည်းသိကြသော Fuzzy logic သည် မတိကျသော သို့မဟုတ် မသေချာသော အချက်အလက်များကို ကိုယ်စားပြုပြီး ကြိုးကိုင်ခြယ်လှယ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသော သင်္ချာနည်းကျနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အဆိုပြုချက်တစ်ခုသည် မှန်သည်ဖြစ်စေ မှားသည်ဖြစ်စေ ဂန္တဝင်နှင့် ဒွိယုတ္တိနှင့်မတူဘဲ၊ အစွန်းနှစ်ဖက်ကြားတွင်ကွဲပြားသည့် အမှန်တရားအတိုင်းအတာတစ်ခု၏ အကဲဖြတ်မှုအတွက် အကဲဖြတ်နိုင်စေရန်အတွက် ပဟေဠိယုတ္တိဗေဒက ခွင့်ပြုသည်။

ဤစည်းကမ်းသည် များစွာသော သဘောတရားနှင့် ဖြစ်စဉ်များကို အခြေခံသော နိယာမဖြစ်သည်။ ကမ္ဘာပေါ်မှာ တိကျသေချာသော အချက်အလက်များကို တိကျစွာ အမျိုးအစားခွဲ၍မရပါ။ ထို့ကြောင့်၊ fuzzy logic သည် ဤမူရင်းအတိုင်း မတိကျသော သတင်းသဘာ၀ကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် သီအိုရီဘောင်နှင့် ကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးရန် ကြိုးပမ်းသည်။

Fuzzy logic ကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အသုံးချမှုများကို တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ဉာဏ်ရည်တုထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်း စသည်တို့ဖြစ်သည်။ ၎င်း၏အသုံးဝင်မှုမှာ မသေချာသော သို့မဟုတ် မရှင်းလင်းသောဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိသောကြောင့် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုကို ပေးစွမ်းနိုင်မည်ဖြစ်သည်။

ဤဆောင်းပါးတွင်၊ fuzzy logic ၏ အခြေခံသဘောတရားများနှင့် အခြေခံများကို နက်နက်နဲနဲ လေ့လာပါမည်။ ၎င်း၏အသုံးချမှုများ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အလေ့အကျင့်များ။ ဤစည်းကမ်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် မသေချာမရေရာမှုများ ချဉ်းကပ်ပုံနှင့် အခြေအနေများစွာတွင် ပိုမိုတိကျသောရလဒ်များရရှိရန် လုပ်ငန်းစဉ်များကို မည်သို့အသုံးချနိုင်ပုံကို ဤစည်းကမ်းက တော်လှန်ပြောင်းလဲခဲ့သည်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရှာဖွေတွေ့ရှိပါမည်။

1. fuzzy logic နိဒါန်း

Fuzzy logic သည် အကိုင်းအခက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု၏ ၎င်းသည် ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် မသေချာမရေရာမှုများနှင့် မသေချာမရေရာမှုများကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်သည်။ ဒွိယုတ္တိတန်ဖိုးများ (0 သို့မဟုတ် 1) ပေါ်တွင် အခြေခံထားသည့် ဂန္တဝင်ယုတ္တိနှင့်မတူဘဲ၊ fuzzy logic သည် ဖော်ပြချက်တစ်ခု၏ အတိုင်းအတာ သို့မဟုတ် အတုအယောင်များကို ကိုယ်စားပြုသည့် fuzzy တန်ဖိုးများကို အသုံးပြုသည်။ တိကျသောအဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်မရှိသော ကိန်းရှင်များ သို့မဟုတ် ဒေတာမပြည့်စုံခြင်း သို့မဟုတ် ဆူညံနေချိန်တွင် ဤနည်းပညာသည် အထူးအသုံးဝင်ပါသည်။.

ဤကဏ္ဍတွင်၊ အင်ဂျင်နီယာ၊ စက်ရုပ်နှင့် ဆေးပညာကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ရှုပ်ထွေးပွေလီသော ယုတ္တိဗေဒဆိုင်ရာ အခြေခံများနှင့် ၎င်းကို အသုံးချပုံကို လေ့လာပါမည်။ မပီမသ စည်းမျဥ်းများ၊ စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများနှင့် မပီသသော လုပ်ဆောင်မှုများကဲ့သို့သော အခြေခံသဘောတရားများနှင့် ပြဿနာများကို စံနမူနာပြရန်နှင့် ဖြေရှင်းရန်အတွက် ယုတ္တိဗေဒနည်းကို အသုံးပြုနိုင်ကြောင်း လေ့လာပါမည်။ နမူနာများနှင့် ဖြစ်ရပ်လေ့လာမှုများအပြင် အသုံးဝင်သောကိရိယာများနှင့် အရင်းအမြစ်များစာရင်းကိုလည်း ပံ့ပိုးပေးမည်ဖြစ်သည်။.

ထို့အပြင်၊ fuzzy logic ၏ အကျိုးကျေးဇူးများနှင့် ကန့်သတ်ချက်များကို တင်ပြမည်ဖြစ်ပြီး fuzzy logic နှင့် fuzzy logic နှင့် probabilistic logic ကဲ့သို့သော အခြားသော ချဉ်းကပ်မှုများကြား ခြားနားချက်များကို ဆွေးနွေးပါမည်။ ဤကဏ္ဍတစ်လျှောက်လုံးတွင်၊ fuzzy logic ကျင့်သုံးခြင်းအတွက် လက်တွေ့ကျသော အကြံပြုချက်များနှင့် အကြံပြုချက်များကို ပေးပါမည်။ ထိရောက်စွာ en diferentes situaciones.

2. fuzzy logic ၏အခြေခံများ

Fuzzy logic သည် fuzzy logic ဟုခေါ်သော အကိုင်းအခက်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဉာဏ်ရည်တု အမှန်တရားတန်ဖိုးများသည် အကြွင်းမဲ့ဖြစ်ခြင်းထက် ပိုင်ဆိုင်မှုဒီဂရီများဖြင့် ကိုယ်စားပြုနိုင်သည်ဟူသော အယူအဆအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ဒွိတန်ဖိုးများကိုအခြေခံထားသည့် ဂန္တဝင်ယုတ္တိနှင့်မတူဘဲ၊ fuzzy logic သည် 0 နှင့် 1 အကြားတွင် fuzzy တန်ဖိုးများကို အသုံးပြုခွင့်ပေးသည်။ ၎င်းသည် လွယ်ကူစွာသတ်မှတ်နိုင် သို့မဟုတ် အရေအတွက်မသတ်မှတ်နိုင်သော သဘောတရားများ သို့မဟုတ် အခြေအနေများနှင့် လုပ်ဆောင်သည့်အခါ အထူးသဖြင့် အသုံးဝင်သည်။

fuzzy logic တွင်၊ fuzzy sets များသည် အခြေခံကျသော အခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ ဤအစုများကို အဖွဲ့ဝင်အဖြစ် သတ်မှတ်ပေးသော အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုစီကို အဖွဲ့ဝင်မှုအတိုင်းအတာဖြင့် သတ်မှတ်ပေးပါသည်။ ဤအဖွဲ့ဝင်ခြင်း၏ဒီဂရီများသည် အသင်းဝင်၏ပြင်းထန်မှုကိုညွှန်ပြသောမျဉ်းကွေးများဖြင့်ကိုယ်စားပြုနိုင်သည်။ ထို့ကြောင့်၊ ဒြပ်စင်တစ်ခုသည် ပေးထားသောဒီဂရီ၊ ဥပမာ၊ 0.8 ဖြင့် မပီသသော အစုတစ်ခုနှင့် သက်ဆိုင်နိုင်သည်။

Fuzzy Logic ကို ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များမှ ပုံစံမှတ်သားခြင်းအထိ ကျယ်ပြန့်သော အပလီကေးရှင်းများတွင် အသုံးပြုသည်။ fuzzy logic ၏ အရေးကြီးဆုံးအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ မသေချာမရေရာမှုများနှင့် ဒေတာများတွင် မသေချာမရေရာမှုတို့ကို နမူနာယူနိုင်စွမ်းဖြစ်သည်။ အကြွင်းမဲ့တိကျမှုမဖြစ်နိုင် သို့မဟုတ် လိုအပ်သည့်အခြေအနေများတွင် ၎င်းသည် အထူးအသုံးဝင်သည်။ fuzzy logic ဖြင့်၊ မရှင်းလင်းသောတန်ဖိုးများကို အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်ပြီး မရှင်းလင်းမှုများကို ပိုမိုထိရောက်စွာကိုင်တွယ်နိုင်သည်။

3. fuzzy logic ၏အခြေခံမူများ

Fuzzy logic သည် ကျွန်ုပ်တို့အား တိကျသော ဘာသာစကားအယူအဆများ သို့မဟုတ် ကိန်းရှင်များဖြင့် လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်မှုဆိုင်ရာ အခင်းအကျင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ 0 သို့မဟုတ် 1 တန်ဖိုးများကိုသာ အသုံးပြု၍ အဖြစ်မှန်ကို အပြည့်အ၀ မဖော်ပြနိုင်သော်လည်း ပေးထားသော အစုံ သို့မဟုတ် အမျိုးအစားနှင့် သက်ဆိုင်သည့် ဒီဂရီများ ရှိနေခြင်းအပေါ် အခြေခံထားသည်။

၎င်းတို့ကို အခြေခံသဘောတရားသုံးမျိုးဖြင့် အကျဉ်းချုံးနိုင်သည်- အသင်းဝင်လုပ်ဆောင်ချက်၊ မပီသသော အနုမာနနှင့် ငြင်းဆိုခြင်းတို့ကို ပြုလုပ်နိုင်သည်။

• အဖွဲ့ဝင်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်သည် သင့်အား ဘာသာဗေဒကိန်းရှင်တစ်ခုသို့ မပီမသတန်ဖိုးတစ်ခုသတ်မှတ်ပေးကာ အစုတစ်ခု သို့မဟုတ် အမျိုးအစားနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ၎င်း၏ဒီဂရီကိုဖော်ပြသည့်ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒေတာများ၏ မသေချာမှုနှင့် ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ကို တိုင်းတာရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။
• Fuzzy Inference သည် fuzzy logic တွင်အသုံးပြုသော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ဒေတာ၏ မတိကျမှုနှင့် မသေချာမရေရာမှုတို့ကို ထည့်သွင်းစဉ်တွင် ယုတ္တိဗေဒဆိုင်ရာ လုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်နိုင်စေမည့် ဘာသာစကားဆိုင်ရာ ကိန်းရှင်များနှင့် ဆက်စပ်နေသော မရေရာသော စည်းမျဉ်းများအပေါ် အခြေခံထားသည်။
• Defuzzification သည် fuzzy ဆင်ခြင်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ နောက်ဆုံးအဆင့်ဖြစ်ပြီး၊ တိကျသောတန်ဖိုးတစ်ခုကို fuzzy တန်ဖိုးများအစုတစ်ခုမှ ရယူပါသည်။ ရရှိသောရလဒ်များကို အသုံးပြုသူအတွက် တိကျပြီး နားလည်နိုင်သော ဝေါဟာရများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် ၎င်းကို အသုံးပြုသည်။

ဤမူများသည် fuzzy logic ကို အသုံးပြု၍ ပြဿနာများကို တွက်ချက်ခြင်းနှင့် ဖြေရှင်းခြင်းအတွက် အခြေခံများဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ အသုံးချပရိုဂရမ်ကို ဉာဏ်ရည်တု၊ ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် ရှုပ်ထွေးသောစနစ်များ၏ စံနမူနာပြခြင်းကဲ့သို့သော လေ့လာမှုနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် တွေ့ရှိထားသည်။ ဤသဘောတရားများအားဖြင့်၊ မသေချာမရေရာမှုများနှင့် မသေချာမရေရာမှုများကို ပိုမိုထိရောက်စွာနှင့် လက်တွေ့ကျကျကိုင်တွယ်နိုင်သော စနစ်များကို ဒီဇိုင်းထုတ်နိုင်သည်။

4. fuzzy logic ၏ အဓိကလက္ခဏာများ

Fuzzy logic သည် မတူညီသော လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများတွင် ရှိနေသည့် မသေချာမရေရာမှုများကို စံနမူနာပြရန်နှင့် ကိုယ်စားပြုရန်အတွက် အသုံးပြုသော သင်္ချာယုတ္တိဗေဒစနစ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ သမားရိုးကျ binary logic နှင့် မတူဘဲ၊ ယုတ္တိတန်ဖိုးများသည် မှန်သည် သို့မဟုတ် မှားခြင်းသာဖြစ်ပြီး၊ fuzzy logic သည် ဤအစွန်းနှစ်ခုကြားရှိ အလယ်အလတ်တန်ဖိုးများကို ကိုယ်စားပြုမှုကို ခွင့်ပြုသည်။

fuzzy logic ၏ အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှ တစ်ခုမှာ အကြွင်းမဲ့ မဟုတ်သော သဘောတရားများကို ဖော်ပြရန်အတွက် fuzzy sets များကို အသုံးပြုခြင်းဖြစ်ပါသည်။ ဤအလိမ်အညာအစုံများသည် အစုတစ်ခုရှိဒြပ်စင်တစ်ခုစီတွင် အဖွဲ့ဝင်မှုအတိုင်းအတာတစ်ခုစီကို သတ်မှတ်ပေးသောကြောင့် အချက်အလက်ဖော်ပြခြင်းနှင့် ကိုင်တွယ်ခြင်းတွင် ပိုမိုပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်ရှိစေသည်။

fuzzy logic ၏ နောက်ထပ်သော့ချက်မှာ ကိန်းရှင်အများအပြားပါဝင်သည့် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို စံနမူနာပြခြင်းနှင့် ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိပြီး အကြောင်းရင်းများစွာကို တပြိုင်နက်ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် လိုအပ်သည်။ ဒေတာတွင်ပါရှိသော မသေချာမရေရာမှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး လက်တွေ့ဘဝအခြေအနေများစွာ၏ မစုံလင်သောသဘောသဘာဝနှင့် ပိုမိုသင့်လျော်သောကြောင့် ဤစွမ်းရည်သည် ပိုမိုတိကျပြီး လက်တွေ့ကျသောရလဒ်များကို ရရှိစေပါသည်။

5. မတူညီသောနယ်ပယ်များတွင် fuzzy logic ၏အသုံးချမှုများ

Fuzzy Logic ဟုလည်းလူသိများသော Fuzzy Logic သည် နယ်ပယ်များစွာတွင် ထိရောက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ fuzzy logic ၏ အဓိကအသုံးချမှုတစ်ခုမှာ ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင်ဖြစ်ပြီး မသေချာမရေရာမှုအောက်တွင် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းတို့ကို နမူနာယူရန် အသုံးပြုသည်။ ထိန်းချုပ်မှုစနစ်များ၊ ပိုမိုကောင်းမွန်အောင်ပြုလုပ်ခြင်း၊ ပုံစံအသိအမှတ်ပြုခြင်းနှင့် ဆေးဘက်ဆိုင်ရာရောဂါရှာဖွေခြင်းစသည့် အခြားအရာများတွင်လည်း အသုံးပြုပါသည်။

စက်ရုပ်နယ်ပယ်တွင် စက်ရုပ်များ၏ အပြုအမူကို ထိန်းချုပ်ရန်နှင့် မတူညီသော အခြေအနေများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ရန် fuzzy logic ကို အသုံးပြုသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ခက်ခဲသောမြေပြင်ကို သွားလာရမည့် စူးစမ်းလေ့လာရေးစက်ရုပ်တွင် လက်ရှိဖြစ်ပေါ်နေသော မြေပြင်အခြေအနေများနှင့် အတားအဆီးများအပေါ်အခြေခံ၍ စက်ရုပ်၏ အကောင်းဆုံးအမြန်နှုန်းနှင့် ဦးတည်ရာကို ဆုံးဖြတ်ရန် Fuzzy Logic ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

Fuzzy Logic ကို အောင်မြင်စွာ အသုံးချနိုင်သည့် အခြားနယ်ပယ်မှာ စီးပွားရေးနှင့် ဘဏ္ဍာရေးဖြစ်သည်။ ပဟေဠိယုတ္တိကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့် ကျွမ်းကျင်သူများသည် ငွေကြေးစျေးကွက်၏ အပြုအမူကို ပုံစံပြကာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်ပြီး ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုများနှင့် ဆက်စပ်နေသော အန္တရာယ်ကို အကဲဖြတ်နိုင်သည်။ ထို့အပြင်၊ မော်တော်ယာဥ်လုပ်ငန်းတွင် အင်ဂျင်စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် စွမ်းဆောင်ရည်ကို မြှင့်တင်ရန်နှင့် မောင်းနှင်မှုဘေးကင်းစေရန်အတွက် fuzzy logic ကို အသုံးပြုပါသည်။

6. fuzzy logic ၏ အားသာချက်များနှင့် ကန့်သတ်ချက်များ

Fuzzy Logic ဟုလည်းသိကြသော Fuzzy Logic သည် အမျိုးမျိုးသော အပလီကေးရှင်းများတွင် မသေချာမရေရာမှုများနှင့် မရှင်းလင်းမှုများကို စီမံခန့်ခွဲနိုင်စေမည့် လေ့လာမှုနယ်ပယ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ဒွိအမျိုးအစားများကို ခွဲခြား၍မရသော်လည်း မတူညီသောအမျိုးအစားများနှင့်သက်ဆိုင်သည့် ဒီဂရီများကို ပြသသည့် မပီသသော အယူအဆများကို ကိုယ်စားပြုခြင်းနှင့် ခြယ်လှယ်ခြင်းမှ ရရှိသည်။

fuzzy logic ၏ အဓိက အားသာချက်တစ်ခုမှာ ရှုပ်ထွေးသော စနစ်များနှင့် ဖြစ်စဉ်များကို ပိုမိုလက်တွေ့ကျကျ ပုံစံထုတ်နိုင်စေခြင်း ဖြစ်သည်။ မပီမသ အစုံလိုက်များနှင့် ပဟေဠိဆန်သော စည်းမျဉ်းများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ကွဲပြားမှုများကို ဖမ်းယူနိုင်ပြီး ဒေတာတွင်ပါရှိသော မသေချာမရေရာမှုများကို လျော့ပါးစေပါသည်။ ထို့အပြင် ရရှိလာသော ရလဒ်များကို တိုးတက်စေရန်အတွက် ဤနည်းပညာကို စက်မှုအလိုအလျောက်စနစ်၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အသုံးချနိုင်သည်။

သို့သော်၊ fuzzy logic တွင်လည်း အချို့သော ကန့်သတ်ချက်များရှိသည်။ ပထမဦးစွာ၊ ၎င်းသည် ရှုပ်ထွေးသော အယူအဆများကို လုပ်ဆောင်ရန် ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများ လိုအပ်သောကြောင့် ၎င်းသည် တွက်ချက်မှုအရ စျေးကြီးသော နည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ထို့အပြင်၊ ရရှိလာသောရလဒ်များသည် ပုဂ္ဂလဒိဋ္ဌိဖြစ်နိုင်သည်၊၊ မပီမသသောအစုံများနှင့် အနုမာနစည်းမျဉ်းများ၏ အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်သည် ကျွမ်းကျင်သူ သို့မဟုတ် အသုံးပြုသူ၏အနက်ဖွင့်ဆိုချက်အပေါ် မူတည်ပါသည်။ နောက်ဆုံးတွင်၊ fuzzy logic ၏ သဘောတရားများနှင့် လုပ်ဆောင်ချက်များကို မရင်းနှီးသောသူများအတွက် ၎င်း၏အသုံးချမှုသည် ရှုပ်ထွေးနိုင်သည်။

7. သမားရိုးကျ ယုတ္တိဗေဒနှင့် မပီသသော ယုတ္တိဗေဒ နှိုင်းယှဉ်မှု

သမားရိုးကျ ယုတ္တိဗေဒနှင့် မပီသသော ယုတ္တိဗေဒသည် ဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအတွက် မတူညီသော ချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုဖြစ်သည်။ သမားရိုးကျ ယုတ္တိဗေဒသည် အဆိုပြုချက်တစ်ခုတွင် အမှန်တရားတန်ဖိုးတစ်ခုသာ ရှိနိုင်သည်- မှန်သည် သို့မဟုတ် မှားသည်ဟူသော နိယာမအပေါ် အခြေခံထားသည်။ ဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ fuzzy logic သည် အဆိုပြုချက်တစ်ခုအား လုံးဝအမှန်နှင့် လုံးဝလွဲမှားမှုကြားတွင် ကွဲပြားသော အမှန်တရားတန်ဖိုးတစ်ခုရှိစေပါသည်။

ဤချဉ်းကပ်မှုနှစ်ခုကို နှိုင်းယှဉ်ခြင်းသည် သမားရိုးကျ ယုတ္တိဗေဒသည် အမှန်နှင့် အမှားကြား ရှင်းရှင်းလင်းလင်း ပိုင်းခြားထားသော ဒွိဖြေရှင်းနည်းများနှင့် ပြဿနာများအတွက် ပိုမိုသင့်လျော်ကြောင်း ဖော်ထုတ်ပြသသည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ သဘောတရားများသည် မပီမသဖြစ်ပြီး တိကျစွာမသတ်မှတ်နိုင်သောအခါတွင် fuzzy logic သည် ပို၍အသုံးဝင်သည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းသည် လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများစွာတွင် ရှိနေသည့် မသေချာမရေရာမှုများနှင့် မသေချာမရေရာမှုများကို ကိုယ်စားပြုပြီး ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေသည်။

သမားရိုးကျ ယုတ္တိဗေဒသည် တိကျပြီး သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများကို အသုံးပြုခြင်းအပေါ် အခြေခံပြီး မပီသသော ယုတ္တိဗေဒသည် မရေရာသော နှင့် အနီးစပ်ဆုံး စည်းမျဉ်းများကို အသုံးပြုသည်။ ထို့အပြင်၊ ရိုးရာယုတ္တိဗေဒသည် ဖယ်ထုတ်ခြင်းနိယာမအပေါ် မှီခိုနေရပြီး အဆိုပြုချက်များသည် မှန်သည်နှင့် အမှားဟူ၍ နှစ်မျိုးလုံးမဖြစ်နိုင်ကြောင်း ဆိုလိုသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပဲဆန့်ကျင်ဘက်အနေနှင့်၊ fuzzy logic တွင်၊ အဆိုပြုချက်တစ်ခုသည် တစ်ပြိုင်နက် အမှန်တရား၏ ဒီဂရီများစွာရှိနိုင်ချေရှိသည်။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ ၎င်းသည် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ခြင်းနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းအတွက် ကွဲပြားသောချဉ်းကပ်နည်းနှစ်ခုကို ဖော်ပြသည်။ သမားရိုးကျ ယုတ္တိဗေဒသည် တိကျပြီး သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဥ်းများပေါ်တွင် အခြေခံထားပြီး၊ fuzzy logic သည် ပဟေဠိဆန်သော သို့မဟုတ် ပြန့်ကျဲနေသော အမှန်တရားတန်ဖိုးများပါရှိသော အဆိုပြုချက်များကို တည်ရှိမှုကို ခွင့်ပြုပေးသည်။ ဤချဉ်းကပ်နည်းနှစ်ခုကြားတွင် ရွေးချယ်မှုသည် ပြဿနာအမျိုးအစားနှင့် ပတ်သက်သည့် သဘောတရားများ၏ သဘောသဘာဝပေါ်တွင် မူတည်သည်။ [အဆုံး

8. fuzzy logic ၏ လက်တွေ့ဥပမာများ

Fuzzy Logic သည် ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနယ်ပယ်တွင် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ အောက်ပါတို့သည် ဥပမာအချို့ဖြစ်သည်- ဥပမာအချို့ မတူညီသော အခြေအနေများတွင် fuzzy logic ကို မည်ကဲ့သို့ အသုံးချကြောင်း ပြသသည့် လက်တွေ့ဥပမာများ။

1. Temperature Control: အခန်းတစ်ခုအတွက် အပူချိန်ထိန်းချုပ်မှုစနစ်ကို ဒီဇိုင်းထုတ်လိုသည်ဆိုပါစို့။ fuzzy logic ကို အသုံးပြု၍ input (လက်ရှိ အပူချိန်) နှင့် output (cooling level) variable များအတွက် fuzzy sets များကို သတ်မှတ်နိုင်ပါသည်။ ရှုပ်ထွေးသော စည်းမျဉ်းများအားဖြင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် ဤကိန်းရှင်များကြား ဆက်ဆံရေးကို ထူထောင်နိုင်ပြီး လက်ရှိအပူချိန်အပေါ် အခြေခံ၍ လိုအပ်သော အအေးခံအဆင့်ကို ဆုံးဖြတ်နိုင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အပူချိန် "မြင့်လျှင်" အအေးခံအဆင့် "အလွန်မြင့်မား" နိုင်သည်။

2. ခရက်ဒစ်အန္တရာယ် အကဲဖြတ်ခြင်း- ဘဏ္ဍာရေးနယ်ပယ်တွင် ချေးငွေလျှောက်ထားသူများ၏ ခရက်ဒစ်အန္တရာယ်ကို အကဲဖြတ်ရန် ရှုပ်ထွေးသောယုတ္တိကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဝင်ငွေ၊ ခရက်ဒစ်မှတ်တမ်းနှင့် အသက်ကဲ့သို့သော ကိန်းရှင်များအတွက် မပီမသအစုံများကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ရှုပ်ထွေးသော စည်းမျဉ်းများကို အသုံးပြု၍ လျှောက်ထားသူများအား "မြင့်မားသော" "အလတ်စား" သို့မဟုတ် "အနိမ့်" ကဲ့သို့သော အန္တရာယ်အမျိုးအစားများအဖြစ် ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် စံနှုန်းများကို ချမှတ်နိုင်သည်။

3. အကြံပြုချက်စနစ်များ- streaming သို့မဟုတ် e-commerce ပလပ်ဖောင်းများရှိ အကြံပြုချက်စနစ်များသည် fuzzy logic မှလည်း အကျိုးရှိနိုင်ပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အသုံးပြုသူတစ်ဦးသည် အက်ရှင်ရုပ်ရှင်များနှင့် ဟာသများကို စိတ်ဝင်စားမှုပြသပါက၊ ဤရွေးချယ်မှုများအတွက် fuzzy set များကို သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ထို့နောက်၊ အသုံးပြုသူ၏နှစ်သက်မှုအပေါ်အခြေခံ၍ အမျိုးအစားနှစ်မျိုးလုံး၏ဒြပ်စင်များပေါင်းစပ်ထားသော စိတ်ကြိုက်ပြင်ဆင်ထားသောအကြံပြုချက်များကို ထုတ်ပေးနိုင်သည်။

Fuzzy logic သည် မတူညီသော domains များတွင် ရှုပ်ထွေးသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန် လိုက်လျောညီထွေရှိပြီး လိုက်လျောညီထွေရှိသော ချဉ်းကပ်မှုကို ပေးပါသည်။ ဤလက်တွေ့နမူနာများက မည်သို့တင်ပြသနည်း။ အသုံးချနိုင်သည် ဤနည်းပညာကို စနစ်ထိန်းချုပ်မှုမှ ဘဏ္ဍာရေးဆိုင်ရာ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် အကြောင်းအရာအကြံပြုချက်အထိ နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အသုံးပြုသည်။

9. Fuzzy inference စနစ်

မသေချာမရေရာမှုများနှင့် မသေချာမရေရာမှုများပါရှိသော ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရန်အတွက် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ fuzzy logic ကို အသုံးပြု၍ ဤစနစ်သည် သင့်အား ဒေတာနှင့် စည်းမျဉ်းများတွင် မသေချာမရေရာမှုများကို ကိုင်တွယ်နိုင်ပြီး ရရှိနိုင်သော အချက်အလက်များ၏ အကဲဖြတ်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ကောက်ချက်ချနိုင်စေပါသည်။

အသုံးပြုရန်၊ အဆင့်များ ဆက်တိုက် လိုက်နာရပါမည်။ ပထမဦးစွာ ဖြေရှင်းရမည့် ပြဿနာကို သတ်မှတ်ပြီး သက်ဆိုင်ရာ ဘောင်များနှင့် ကိန်းရှင်များကို သတ်မှတ်ရပါမည်။ ထို့နောက်၊ ထည့်သွင်းမှုတန်ဖိုးများနှင့် ၎င်းတို့၏အဖွဲ့ဝင်မှုအဆင့်များကြား ဆက်နွယ်မှုကို ကိုယ်စားပြုသည့် အဖွဲ့ဝင်ခြင်းလုပ်ငန်းဆောင်တာများကို တည်ဆောက်ရပါမည်။

ထို့နောက်၊ input နှင့် output variable များကြား ဆက်နွယ်မှုကို ဖော်ပြသော fuzzy rules များကို သတ်မှတ်ရပါမည်။ ဤစည်းမျဉ်းများသည် IF-THEN ကြေညာချက်များအစုအဝေးပေါ်တွင် အခြေခံထားပြီး IF ထုတ်ပြန်ချက်များသည် ထည့်သွင်းမှုအခြေအနေများကို ကိုယ်စားပြုပြီး ထို့နောက်ထုတ်ပြန်ချက်များသည် တုံ့ပြန်မှု သို့မဟုတ် လုပ်ဆောင်ရမည့်လုပ်ဆောင်ချက်ကို ဆုံးဖြတ်သည်။ စည်းမျဉ်းများကို သတ်မှတ်ပြီးသည်နှင့်၊ fuzzy sets များတွင် input variables များ၏ အဖွဲ့ဝင်မှုအတိုင်းအတာကို အကဲဖြတ်ခြင်းနှင့် သက်ဆိုင်ရာ output value ကို ရယူခြင်းတို့ပါ၀င်သည့် fuzzy inference process ကို အသုံးပြုပါသည်။

10. fuzzy logic တွင် အသုံးပြုသော ကိရိယာများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲ

မသေချာမရေရာမှု နှင့် မတိကျမှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပြဿနာများကို စံနမူနာပြပြီး ဖြေရှင်းရန် အမျိုးမျိုးသော ယုတ္တိဗေဒအရ ကိရိယာများနှင့် ဆော့ဖ်ဝဲများကို အသုံးပြုသည်။ ဥာဏ်ရည်တု၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် စနစ်များထိန်းချုပ်ခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် ပဟေဠိယုတ္တိကို အသုံးပြုရန်အတွက် ဤကိရိယာများသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပါသည်။

fuzzy logic တွင် အသုံးအများဆုံး ကိရိယာများထဲမှ တစ်ခုမှာ fuzzy systems အတွက် ပရိုဂရမ်းမင်းနှင့် သရုပ်ဖော်မှု ပတ်ဝန်းကျင်ကို ပံ့ပိုးပေးသည့် MATLAB ဆော့ဖ်ဝဲဖြစ်သည်။ MATLAB ဖြင့်၊ ၎င်းသည် fuzzy controllers များကို ဒီဇိုင်းဆွဲပြီး အတုယူနိုင်သည့်အပြင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် လုပ်ဆောင်နိုင်သည် ။ ဒေတာ စီမံဆောင်ရွက်ခြင်း မပီမသ ထို့အပြင်၊ ဤဆော့ဖ်ဝဲတွင် သင်ယူရန်နှင့် အသုံးပြုရလွယ်ကူစေရန် ကျယ်ပြန့်သော စာရွက်စာတမ်းများနှင့် သင်ခန်းစာများပါရှိသည်။

Fuzzy Logic တွင် အလွန်အရေးကြီးသော ကိရိယာတစ်ခုမှာ MATLAB မှ ဖန်တီးထားသော Fuzzy Logic Toolbox ဖြစ်သည်။ ဤတူးလ်ဘောက်စ်သည် သင့်အား စိတ်ကူးယဉ်စနစ်များနှင့် ထိထိရောက်ရောက် ဒီဇိုင်းထုတ်ခြင်း၊ ပုံဖော်ခြင်းနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်စေပါသည်။ Fuzzy Logic Toolbox ဖြင့်၊ သင်သည် မပီမသ အဖွဲ့ဝင်ခြင်းလုပ်ဆောင်ချက်များကို ဖန်တီးနိုင်သည်၊ မပီမသ စည်းမျဉ်းများကို သတ်မှတ်ကာ မပီမသ ကောက်ချက်ချမှုများကို လုပ်ဆောင်နိုင်သည်။ ပြဿနာတွေကို ဖြေရှင်းဖို့ မသေချာမှုအပေါ်အခြေခံသည်။ ဤကိရိယာသည် အသုံးပြုရပိုမိုလွယ်ကူစေပြီး နားလည်နိုင်စေမည့် ဥပမာများနှင့် သင်ခန်းစာများကိုလည်း ပေးပါသည်။

၁၁။ ရှုပ်ထွေးသောယုတ္တိဗေဒတွင် စိန်ခေါ်မှုများနှင့် အနာဂတ်အမြင်များ

12. ဥာဏ်ရည်တုနှင့် မပီသသောယုတ္တိဗေဒဆိုင်ရာ ဆက်စပ်မှု

Fuzzy logic သည် မသေချာမရေရာမှုနှင့် မတိကျမှုတို့သည် သာမာန်ဝိသေသလက္ခဏာများဖြစ်သည့် ပြဿနာများကို စံပြခြင်းနှင့် ဖြေရှင်းချက်များအတွက် အတုထောက်လှမ်းရေးတွင် အခြေခံအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်ပါသည်။ Fuzzy logic သည် မှန်ကန်သော သို့မဟုတ် လွဲမှားသောဖော်ပြချက်များကိုသာ ခွင့်ပြုသည့် ဂန္တဝင်ယုတ္တိနှင့်မတူဘဲ တန်ဖိုးများသည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် တဖြည်းဖြည်းနှင့် သက်ဆိုင်နိုင်သည်ဟူသော နိယာမအပေါ် အခြေခံထားသည်။

အေ လျှောက်လွှာတွေထဲက ဥာဏ်ရည်တုတွင် fuzzy logic ကို အသုံးအများဆုံးမှာ fuzzy control systems တွင်ဖြစ်သည်။ ဤစနစ်များသည် တိကျသောစည်းမျဉ်းများနှင့် ကိန်းဂဏာန်းတန်ဖိုးများကို အသုံးပြုခြင်းထက် ဘာသာစကားဆိုင်ရာ စည်းမျဉ်းများနှင့် မပီသသော ကိန်းရှင်များကို အခြေခံ၍ ဆုံးဖြတ်ချက်များချနိုင်သည်။ ၎င်းသည် အထူးသဖြင့် ပုဂ္ဂလဓိဋ္ဌာန် သို့မဟုတ် မရှင်းလင်းသောအချက်များပါ၀င်သည့် ပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသောအခါတွင် ပို၍ လိုက်လျောညီထွေရှိသော အချက်အလက်ကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်စေပါသည်။

Fuzzy Logic ကို ဒေတာအတွဲတစ်ခုအတွင်း ဆက်စပ်မှု သို့မဟုတ် ပုံစံများကို ရှာဖွေရန် ကြိုးပမ်းသည့် fuzzy inference စနစ်များတွင်လည်း အသုံးပြုပါသည်။ ဘာသာစကားဆိုင်ရာ စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများနှင့် ပဟေဠိအစုံများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ ဤစနစ်များသည် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း သို့မဟုတ် မပြည့်စုံသော အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ ကောက်ချက်ချနိုင်သည်။ ဤပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်နိုင်စွမ်းသည် ပုံစံအသိအမှတ်ပြုမှု၊ ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းနှင့် စက်သင်ယူခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် အထူးအသုံးဝင်သည်။

13. ဆုံးဖြတ်ချက်ချရာတွင် ရှုပ်ထွေးသောယုတ္တိဗေဒ၏ အရေးပါမှု

14. fuzzy logic နှင့် ၎င်း၏အသုံးချနိုင်မှုအပေါ် နိဂုံးများ

နိဂုံးချုပ်အားဖြင့်၊ fuzzy logic သည် အသုံးချနယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အစွမ်းထက်ပြီး စွယ်စုံသုံးကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သည်။ ၎င်း၏အဓိကလက္ခဏာမှာ မသေချာမရေရာမှုများနှင့် မသေချာမရေရာမှုများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိပြီး ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများအတွက် ဆွဲဆောင်မှုတစ်ခုဖြစ်စေသည့် ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏ခိုင်မာသောသင်္ချာအခြေခံအုတ်မြစ်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသောချဉ်းကပ်မှုတို့ကြောင့်၊ အင်ဂျင်နီယာ၊ ဆေးပညာ၊ ဉာဏ်ရည်တုနှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များတွင် မပီသသောယုတ္တိဗေဒကို အောင်မြင်စွာအသုံးချခဲ့သည်။

fuzzy logic ၏ အားသာချက်တစ်ခုမှာ မရေရာသော သို့မဟုတ် မတိကျသော အချက်အလက်များကို ကိုင်တွယ်နိုင်စွမ်းဖြစ်သည်။ အစိတ်အပိုင်းတစ်ခုသည် set တစ်ခု၏တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖွဲ့ဝင်ဖြစ်နိုင်သည့် fuzzy membership သဘောတရားအားဖြင့် ၎င်းကိုအောင်မြင်သည်။ ယင်းက အမှန်တရား၏ ဒီဂရီအတိုင်းအတာများကို ပိုမိုလက်တွေ့ကျပြီး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသော နည်းလမ်းဖြင့် ထုတ်ဖော်ပြောဆိုနိုင်စေကာ လက်တွေ့ဘဝနှင့် ပိုမိုကိုက်ညီသည့် ရလဒ်များကို ပေးဆောင်စေပါသည်။

fuzzy logic ၏ နောက်ထပ်အရေးကြီးသော ရှုထောင့်မှာ လူသားတို့၏ ဆင်ခြင်ဥာဏ်ကို စံနမူနာယူရန်နှင့် ပင်ကိုယ်ကို ဖမ်းယူနိုင်စွမ်းဖြစ်သည်။ မရေရာသော စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများကို သတ်မှတ်ခြင်းနှင့် ၎င်းတို့အပေါ် အခြေခံ၍ ကောက်ချက်ချခြင်းဖြင့်၊ လူသားတို့ ဆင်ခြင်တုံတရားနှင့် မသေချာမရေရာသော အခြေအနေများတွင် ဆုံးဖြတ်ချက်များချသည့်နည်းလမ်းနှင့် ပိုမိုနီးစပ်သော ကောက်ချက်ကို ကျွန်ုပ်တို့ ရရှိနိုင်ပါသည်။ ယင်းကြောင့် ရှုပ်ထွေးပြီး ဘက်ပေါင်းစုံမှ ပြဿနာများတွင် ထိရောက်ကြောင်း သက်သေပြခဲ့သော fuzzy logic ကို အခြေခံ၍ စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာစေသည်။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ fuzzy logic သည် မသေချာမရေရာမှုနှင့် မတိကျမှုတို့သည် အရေးကြီးသောအချက်များဖြစ်သည့် ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် အစွမ်းထက်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်သည်။ မရေရာသော အချက်အလက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်း၊ လူသားတို့၏ စံနမူနာပြခြင်း နှင့် မတူညီသော နယ်ပယ်များတွင် ၎င်း၏ အသုံးချမှုသည် စွယ်စုံရနှင့် ထိရောက်သော ကိရိယာတစ်ခု ဖြစ်လာစေသည်။ Fuzzy Logic သည် ပိုမိုတိကျပြီး လက်တွေ့ကျသော ဖြေရှင်းချက်များကို ပေးဆောင်နိုင်သည့် နယ်ပယ်များစွာရှိသောကြောင့် ၎င်းကို အသုံးချ၍ မြှင့်တင်နိုင်သည့် နယ်ပယ်များစွာရှိသောကြောင့် သုတေသနနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာ ဘာသာရပ်အဖြစ် ဆက်လက်တည်ရှိနေမည်ဖြစ်ပါသည်။

အတိုချုပ်အားဖြင့်၊ fuzzy logic သည် ဥာဏ်ရည်တုနယ်ပယ်တွင် တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော ကိရိယာတစ်ခုဖြစ်ပြီး လက်တွေ့ကမ္ဘာပြဿနာများစွာတွင် မွေးရာပါ မသေချာမရေရာမှုနှင့် မသေချာမရေရာမှုများကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားသည်။ ၎င်း၏ ပဟေဠိဒေတာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်မှုနှင့် ဒွိမဟုတ်သော ဆက်ဆံရေးများကို ထူထောင်နိုင်မှုသည် ကျွမ်းကျင်သူစနစ်အခြေခံသည့် ဆုံးဖြတ်ချက်ချမှတ်ခြင်းနယ်ပယ်တွင် ဖြစ်နိုင်ခြေအသစ်များကို ဖွင့်လှစ်ပေးခဲ့သည်။ နည်းပညာများ ဆက်လက်တိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှ၊ အင်ဂျင်နီယာပညာမှ ဆေးပညာအထိ နယ်ပယ်အသီးသီးရှိ ရှုပ်ထွေးသောပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အဓိကအခန်းကဏ္ဍမှ ပါဝင်နေပါသည်။ ၎င်း၏ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်နှင့် လူသား၏ဆင်ခြင်တုံတရားကို ကိုယ်စားပြုခြင်းအပေါ် အာရုံစူးစိုက်မှုနှင့်အတူ၊ ဥာဏ်ရည်တုခေတ်တွင် တန်ဖိုးကြီးပြီး အလွန်ထိရောက်သော ယုတ္တိဗေဒကိရိယာတစ်ခုအဖြစ် သက်သေပြခဲ့သည်။ ကျယ်ပြန့်သော နယ်ပယ်နှင့် နယ်ပယ်အသီးသီးတွင် အောင်မြင်သော အက်ပ်လီကေးရှင်းသည် ရှုပ်ထွေးသော ပတ်ဝန်းကျင်များတွင် ကျိုးကြောင်းဆင်ခြင်ရန်နှင့် ဆုံးဖြတ်ချက်များချရန် နည်းလမ်းအဖြစ် ၎င်း၏ ဆက်လက်ဆက်စပ်မှုနှင့် အနာဂတ်ကတိကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။