[理論相關] 模糊理論是什麼碗糕?




一個173公分高的男孩,到底算是高還是不高?

有些人可能覺得高,有些則覺得OK,有些則覺得不算高。但是,一般數位電腦處理的大致上是0或1的二元邏輯,譬如說,假設0代表不高,而1代表高。電腦可能會計算,小於170公分會得到0的數值,也就是不高;而大於170公分則得到1的數值,也就是高。

通常我們很難把想法完全二分。我們很難說173公分算是高,或者不高。我們可能會覺得他是中上的高度,而希望賦予自己的答案一定程度的模糊性。模糊理論作用則是在提供了介於[0,1]之間的數值的模糊性(Fuzziness),並定義了一些規則,讓電腦能夠將這些模糊性加以運算,而給出答案。

一般我們的機率理論計算的是事件發生的不確定性(uncertainty and likelihood),而模糊理論所要表達的是程度上的不確定性(Ambiguity and Vagueness)。

一般模糊系統會有三個部分:1.模糊化,2.模糊推論,3.去模糊化。

模糊化(Fuzzification)就是將數值轉換為[0,1]之間的數值。
模糊推論(Inference)則是定義一些運算模糊數值的規則。
去模糊化(Defuzzification)則是將所得的結果轉換或輸出。




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