Lógica difusa | Introducción

El término borroso se refiere a cosas que no están claras o son vagas. En el mundo real muchas veces nos encontramos con una situación en la que no podemos determinar si el estado es verdadero o falso, su lógica difusa proporciona una flexibilidad muy valiosa para el razonamiento. De esta manera, podemos considerar las imprecisiones e incertidumbres de cualquier situación. 

En el valor de verdad del sistema booleano, 1,0 representa el valor de verdad absoluto y 0,0 representa el valor falso absoluto. Pero en el sistema borroso, no hay lógica para la verdad absoluta y el valor falso absoluto. Pero en la lógica difusa, hay un valor intermedio demasiado presente que es parcialmente verdadero y parcialmente falso. 

ARQUITECTURA 

Su arquitectura contiene cuatro partes:

• BASE DE REGLAS: Contiene el conjunto de reglas y las condiciones SI-ENTONCES proporcionadas por los expertos para regir el sistema de toma de decisiones, en base a la información lingüística. Los desarrollos recientes en la teoría difusa ofrecen varios métodos efectivos para el diseño y ajuste de controladores difusos. La mayoría de estos desarrollos reducen el número de reglas difusas.
• FUZZIFICACIÓN: Se utiliza para convertir entradas, es decir, números nítidos en conjuntos borrosos. Las entradas crujientes son básicamente las entradas exactas medidas por sensores y pasadas al sistema de control para su procesamiento, como temperatura, presión, rpm, etc.
• MOTOR DE INFERENCIA: Determina el grado de coincidencia de la entrada difusa actual con respecto a cada regla y decide qué reglas se dispararán según el campo de entrada. A continuación, las reglas activadas se combinan para formar las acciones de control.
• DEFUZZIFICACIÓN: Se utiliza para convertir los conjuntos borrosos obtenidos por el motor de inferencia en un valor nítido. Hay varios métodos de defuzzificación disponibles y el más adecuado se utiliza con un sistema experto específico para reducir el error.

Función de la membresía

Definición: un gráfico que define cómo cada punto en el espacio de entrada se asigna a un valor de pertenencia entre 0 y 1. El espacio de entrada a menudo se denomina universo de discurso o conjunto universal (u), que contiene todos los posibles elementos de interés en cada aplicación en particular. 

Existen principalmente tres tipos de fuzzificadores:  

• fuzzificador singleton
• fuzzificador gaussiano
• Fuzzificador trapezoidal o triangular

¿Qué es el control difuso? 

• Es una técnica para incorporar pensamientos similares a los humanos en un sistema de control.
• Puede que no esté diseñado para brindar un razonamiento preciso, pero está diseñado para brindar un razonamiento aceptable.
• Puede emular el pensamiento deductivo humano, es decir, el proceso que utilizan las personas para inferir conclusiones a partir de lo que saben.
• Cualquier incertidumbre se puede tratar fácilmente con la ayuda de la lógica difusa.

Ventajas del sistema de lógica difusa 

• Este sistema puede funcionar con cualquier tipo de entrada, ya sea información de entrada imprecisa, distorsionada o ruidosa.
• La construcción de Sistemas de Lógica Difusa es fácil y comprensible.
• La lógica difusa viene con conceptos matemáticos de la teoría de conjuntos y el razonamiento es bastante simple.
• Proporciona una solución muy eficiente a problemas complejos en todos los campos de la vida, ya que se asemeja al razonamiento y la toma de decisiones humanas.
• Los algoritmos se pueden describir con pocos datos, por lo que se requiere poca memoria.

Desventajas de los sistemas de lógica difusa 

• Muchos investigadores propusieron diferentes formas de resolver un problema dado a través de la lógica difusa que conduce a la ambigüedad. No existe un enfoque sistemático para resolver un problema dado a través de la lógica difusa.
• La demostración de sus características es difícil o imposible en la mayoría de los casos porque cada vez no obtenemos una descripción matemática de nuestro enfoque.
• Como la lógica difusa funciona con datos precisos e imprecisos, la mayor parte del tiempo la precisión se ve comprometida.

Solicitud 

• Se utiliza en el campo aeroespacial para el control de altitud de naves espaciales y satélites.
• Se ha utilizado en el sistema automotriz para control de velocidad, control de tráfico.
• Se utiliza para sistemas de apoyo a la toma de decisiones y evaluación personal en el negocio de las grandes empresas.
• Tiene aplicación en la industria química para controlar el pH, secado, proceso de destilación química.
• La lógica difusa se utiliza en el procesamiento del lenguaje natural y varias aplicaciones intensivas en inteligencia artificial.
• La lógica difusa se usa ampliamente en los sistemas de control modernos, como los sistemas expertos.
• Fuzzy Logic se usa con Neural Networks ya que imita cómo una persona tomaría decisiones, solo que mucho más rápido. Se realiza agregando datos y transformándolos en datos más significativos formando verdades parciales como conjuntos difusos.

Lógica difusa | Conjunto 2 (conjuntos clásicos y difusos)