Logika pralki

Logika pralki

Gdybyś chciał stworzyć zbiór ‚zwierząt szybkich’ przypuszczalnie zaliczyłbyś do niego zająca, a żółwia nie.
Co z psem? A wąż, albo żyrafa? Sprawa jest problematyczna, jeśli chcemy wiedzieć czy zwierzę jest szybkie albo nie. Dlatego wprowadzono zbiory rozmyte, w których przynależność do zbioru może mieć wartość pomiędzy 0 i 1.
Zatem gepard może mieć wartość 1, Achilles 0,5, a żółw 0,1.
Jak widać rozmycie nie dotyczy niepewności, lecz nieprecyzyjnych granic między kategoriami.
Połączenie sieci neuronowych z logiką rozmytą daje wiele korzyści szczególnie tam,
gdzie tradycyjne metody i rozwiązania nie dają dobrych rezultatów
lub wykorzystanie ich w konkretnych zadaniach byłoby zbyt pracochłonne czy kosztowne.
Warto podkreślić, że zastosowania zbiorów rozmytych obejmują obecnie całą gamę zagadnień
od prostych urządzeń domowego użytku (pralki, lodówki, odkurzacze)
do bardziej złożonych systemów, np. nadzorujących wentylację tuneli podziemnych.

Reklamy

Skomentuj

Wprowadź swoje dane lub kliknij jedną z tych ikon, aby się zalogować:

Logo WordPress.com

Komentujesz korzystając z konta WordPress.com. Wyloguj /  Zmień )

Zdjęcie na Google

Komentujesz korzystając z konta Google. Wyloguj /  Zmień )

Zdjęcie z Twittera

Komentujesz korzystając z konta Twitter. Wyloguj /  Zmień )

Zdjęcie na Facebooku

Komentujesz korzystając z konta Facebook. Wyloguj /  Zmień )

Połączenie z %s