8 المرفق (المرفقات)
الذكاء الاصطناعي - نظم المنطق الضبابي
تنتج الأنظمة المنطقية الضبابية (FLS) مخرجات مقبولة ولكنها محددة استجابة لإدخال غير مكتمل أو غامض أو مشوه أو خاطئ (غير واضح).
ما هو المنطق Fuzzy؟
المنطق الضبابي (FL) هو طريقة تفكير تشبه المنطق البشري. ينهج نهج FL أسلوب صنع القرار في البشر الذي يتضمن جميع الإمكانات الوسيطة بين القيم الإلكترونية YES و NO.
إن كتلة المنطق التقليدي التي يمكن أن يفهمها الكمبيوتر تأخذ مدخلات دقيقة وتولد نتيجة محددة مثل TRUE أو FALSE ، وهي تساوي الأفراد YES أو NO.
لاحظ مخترع المنطق الضبابي ، لطفي زاده ، أنه على عكس أجهزة الكمبيوتر ، فإن عملية صنع القرار الفردي تتضمن مجموعة من الاحتمالات بين YES و NO ، مثل # 8722؛
نعم بالتأكيد ممكن أن نعم لا يمكن أن يكون ممكنًا بالتأكيد لا يعمل المنطق الضبابي حول مستويات إمكانيات الإدخال لتحقيق الناتج.
التنفيذ
ويمكن تنفيذه في أنظمة ذات أحجام وسعات متعددة تتراوح ما بين وحدات التحكم الصغيرة إلى أنظمة التحكم الكبيرة والمشبعة بمحطات العمل.
يمكن تنفيذها في الأجهزة أو التطبيقات أو التحرير والسرد على حد سواء.
لماذا المنطق الضبابي؟
المنطق الضبابي مفيد للأغراض التجارية والوظيفية. يمكن التحكم في الآلات والمنتجات الاستهلاكية. قد لا يعطي المنطق ، على الرغم من التفكير المنطقي الدقيق. المنطق يساعد على إدارة عدم اليقين في الهندسة. ضبابي نظم المنطق المعماري
إنها أربعة أجزاء رئيسية كما هو موضح # 8722؛
وحدة الغائط # 8722؛ يقوم بتحويل مدخلات الماكينة ، والتي يمكن أن تكون كميات واضحة ، إلى مجموعات غير واضحة. يقسم إشارة الإدخال إلى خمسة تدابير على سبيل المثال # 8722 ؛
LP x هو كبير موجب MP x هو متوسط موجب S x صغير MN x متوسط سلبي LN x كبير غير معرف # 8722؛ تخزن قواعد IF-THEN التي يقدمها الخبراء.
محرك الاستدلال رقم 8722 ؛ وهو يحاكي عملية التفكير المنطقي البشري من خلال جعل الاستدلال الغامض حول المدخلات وقواعد IF-THEN.
وحدة Defuzzifiion # 8722 ؛ يقوم بتحويل مجموعة غامض تم الحصول عليها بواسطة المحرك الاستدلال إلى قيمة واضحة.
وظائف عضوية وظيفة على مجموعات غامض من المتغيرات.
وظيفة عضوية
تسمح لك وظائف العضوية بتحديد المصطلح اللغوي وتعكس مجموعة ضبابية بشكل رسومي. توصف دالة العضوية لمجموعة A في عالم الخطاب X بأنها A: X # 8594؛ [0،1].
هنا ، يتم تعيين كل مكون من X إلى قيمة بين 1 و 0. ويطلق عليه قيمة العضوية أو مستوى العضوية. ويحدد مستوى عضوية هذا العنصر في X إلى مجموعة غامض يمثل A. X محور الكون من الخطاب. يمثل المحور Y مستويات العضوية في الفاصل الزمني [0 ، 1]. يمكن أن يكون هناك العديد من أغراض العضوية القابلة للتطبيق لتشويه القيمة العددية. وظائف عضوية بسيطة تعمل كما أن استخدام وظائف معقدة لا يضيف المزيد من الدقة في الإخراج.
يتم عرض جميع أعمال العضوية الخاصة بـ LP و MP و S و MN و LN على النحو التالي # 8722 ؛
إن أكاليل عضوية العضوية الثلاثية شائعة بين العديد من الأشكال الوظيفية للعضوية الأخرى مثل شبه المنحرف ، المفرد ، والغاوسي.
هنا ، يختلف الإدخال إلى 5-مستوى fuzzifier من -10 فولت إلى 10 فولت. وبالتالي يختلف الإخراج المناظر.
مثال على نظام المنطق الضبابي
دعونا ننظر في نظام التيار المتردد مع نظام المنطق الضبابي من 5 مستويات. يقوم هذا النظام بضبط درجة حرارة مكيف الهواء من خلال تقييم درجة حرارة الفضاء وقيمة درجة الحرارة المستهدفة.
الخوارزمية تحديد المتغيرات والظروف اللغوية. بناء أغراض العضوية بالنسبة لهم. بناء قاعدة معرفية للمبادئ. قم بتحويل المعلومات النقية إلى مجموعات بيانات غامضة باستخدام أغراض العضوية. (fuzzifiion) تقييم المبادئ في قاعدة القاعدة. (محرك المنفذ) ينتج عن مزيج من كل قاعدة. (محرك منفذ) قم بتحويل معلومات الإخراج إلى قيم غير ضبابية. (defuzzifiion) تطوير المنطق
الخطوة 1: تحديد المتغيرات والمصطلحات اللغوية
المتغيرات اللغوية هي متغيرات المدخلات والمخرجات في نوع الكلمات أو الجمل البسيطة. لدرجة حرارة الغرفة ، بارد ، حار ، دافئ ، وما إلى ذلك ، هي شروط لغوية.
درجة الحرارة (t) = باردة جدا ، باردة ، دافئة ، دافئة جدا ، ساخنة
كل عضو في المجموعة هو مصطلح لغوي ويمكن أن يغطي جزءًا من قيم درجة الحرارة الإجمالية.
الخطوة 2: بناء أغراض العضوية بالنسبة لهم
وظائف عضوية متغير درجة الحرارة كما هو موضح # 8722؛
الخطوة 3: بناء قواعد قاعدة المعرفة
إنتاج مصفوفة من قيم درجة حرارة الفضاء مقابل قيم درجة الحرارة المستهدفة التي يتوقع أن يوفرها نظام AC.
الخطوة 4: الحصول على أهمية ضبابية
عمليات تعيين غامض تنفيذ تحليل المبادئ. الجراحات المستخدمة في OR و AND هي Max و Min على التوالي. مزج جميع نتائج الاختبار لتشكيل نتيجة نهائية. هذه النتيجة هي قيمة ضبابية.
الخطوة 5: تنفيذ عملية defuzzifiion
بعد ذلك يتم إجراء عملية التزوير وفقًا لدور العضوية في المخرجات.
مناطق التطبيق من المنطق الضبابي
يتم إعطاء مناطق التطبيق الرئيسية للمنطق الضبابي # 8722 ؛
أنظمة السيارات قواطع أوتوماتيكية أربع عجلات تحكم في القيادة البيئة المحيطة السلع الاستهلاكية الإلكترونية أجهزة هاي فاي آلات تصوير مستندات وكاميرات فيديو تلفزيون السلع المنزلية أفران الميكروويف ثلاجات توستر المكانس الكهربائية الغسالات التحكم في البيئة مكيفات الهواءمجففاتسخانات أجهزة الترطيب مزايا فلوس نظريات رياضية داخل غامض المنطق هي واضحة جدا. يمكنك تعديل FLS فقط عن طريق حذف أو إضافة قواعد بسبب مرونة المنطق الضبابي. يمكن لأنظمة المنطق الضبابي أن تأخذ معلومات إدخال غير دقيقة ومشوهة وصاخبة. FLSs بسيطة لبناء وفهم. المنطق الضبابي هو بديل عن المشاكل المعقدة في جميع مجالات الحياة ، بما في ذلك الأدوية ، حيث يبدو المنطق البشري وصنع القرار. سلبيات من FLSs ليس هناك أي نهج منتظم لتصميم نظام غامض. انهم مفهومة فقط عندما تكون بسيطة. فهي مقبولة للمشاكل التي لا تحتاج إلى دقة عالية.
الخط: Wiki و Google و Myself
EURUSD BT RESULTS:
GBPUSD BT RESULTS:
https://www.cavemantrading.com/attac...1517934741.ex4
https://www.cavemantrading.com/attac...1517934744.rar
https://www.cavemantrading.com/attac...1517934746.ex4
https://www.cavemantrading.com/attac...1517934748.rar