人工智能——模糊逻辑系统
它有四个主要部分如图所示−
模糊化模块−它用来转换系统的输入，这是将清晰的数字转换为为模糊集。它将输入信号分为五个步骤−
LPxisLargePositive
MPxisMediumPositive
SxisSmall
MNxisMediumNegative
LNxisLargeNegative
知识库−它存储IF-THEN规则由专家系统提供。
推理机制—它模拟人类推理过程，通过基于输入以及IF-THEN规则进行模糊推理
去模糊化模块−将由推理引擎获得成清晰的结果集。
membershipfunctions基于模糊集的隶属函数
隶属函数
隶属函数允许您量化语言术语，并以图形形式表示模糊集。一个对于模糊集A的隶属函数中定义的任何一个介于中间的值定义为µA:X→[0,1].
在这里，X中所有可能的元素都被映射到介于0和1之间的值中，这被叫做membershipvalue或者是degreeofmembership。它用来确定X中的元素的数量到模糊集合A
·x轴代表论域
·Y轴表示隶属度在[0，1]区间
可以有多个隶属函数的模糊数值适用。简单隶属函数作为复杂函数的使用，在输出中不增加更多的精度。
AllmembershipfunctionsforLP,MP,S,MN,andLNareshownasbelow−
对于LP,MP,S,MN,以及LN的所有隶属函数如下所示
三角形隶属函数的形状是最常见的，还有各种其他隶属函数的形状，比如梯形，高斯。
在这里，5级模糊器的输入从-10伏到10伏之间进行变化。因此相应的输出也改变
模糊逻辑系统的例子
让我们考虑5模糊逻辑系统空调系统。该系统通过比较室内温度和目标温度值来调节空调器的温度。
逻辑
··定义语言变量和条件。
··为这些变量构造隶属函数。
··规则知识库的构建。
··转换数据到数据集使用脆模糊隶属函数。(模糊化)
··评价规则库中的规则。(推理机)
··从每一个规则结合推理结果。(推理机)
··转换输出数据为非模糊值。(去模糊化)
逻辑开发
步骤1：定义语言变量和术语
语音变量是由简单的词汇或者是语句组成的输入和输出变量。对于室内温度来说，cold，warm，hot等等都是语音变量
Temperature(t)={very-cold,cold,warm,very-warm,hot}
这个集合中的每个成员都是一个语言术语，它可以覆盖整个温度值的某些范围。
步骤2：为他们构建成员函数
温度变量的隶属度函数，如图所示−
步骤3：构建知识库中的规则
创建一个室内温度值的矩阵以及空调系统预计能提供的目标温度值矩阵
根据IF-THEN-ELSE结构形式建立一套规则形成知识库
步骤4：获得模糊值
Fuzzysetoperations进行规则的运算。对于OR以及AND的操作分别为Max和Min。结合所有的计算结果来形成一个最后的结果。计算的结果是一个模糊值
步骤5：进行模糊化
然后，根据模糊隶属度函数对输出变量进行去模糊化
FuzzyLogic的应用领域
模糊逻辑的主要应用领域是作为−
汽车系统
·自动变速箱
·四轮转向
·车辆环境控制
消费电子产品
··高保真音响系统
··复印机
··仍然和摄像机
··电视
国内货物
··微波炉
··冰箱
··烤面包机
··真空吸尘器
··洗衣机
环境控制
··空调/热水器/烘干机
··加湿器
FLSs的优势
··数学概念在模糊推理是很简单的。
··可以修改的FLS只是添加或删除规则的模糊逻辑的灵活性。
··模糊逻辑系统可以针对精确的，扭曲的，嘈杂的输入信息。
··FLSs易于构建和理解。
··模糊逻辑在所有生活领域，包括药物的复杂问题都是一个可行的解决方案，因为它类似于人类的推理和决策
FLSs的劣势
·没有很系统的方法来设计模糊系统。
·他们只有遇到相对简单问题时才是可行的。
·适用于不需要高精度的问题。
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《人工智能》之《计算智能》习题解析
教材：《人工智能及其应用》，蔡自兴等，2016m清华大学出版社（第5版）
参考书：
对应同系列博客：《人工智能》之《计算智能》
《人工智能》之《计算智能》习题解析1计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？2试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系3人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？4简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法5模糊集合有哪些运算？满足哪些规律？6什么是模糊推理？7为什么说Hopfield网络是一种反馈神经网络？8霍兰德的遗传算法，即简单遗传算法（SGA,SimpleGeneticAlgorithm），包括哪三个部分？9简单遗传算法中编码、解码或译码分别是什么？10简单遗传算法中二进制编码的两大缺点是什么？11单遗传算法的遗传操作主要有哪三种？1计算智能的含义是什么？它涉及哪些研究分支？计算智能是信息科学、生命科学、认知科学等不同学科相互交叉的产物。它主要借鉴仿生学的思想，基于人们对生物体智能机理的认识，采用数值计算的方法去模拟和实现人类的智能。
计算智能涉及神经计算、模糊计算、进化计算、粒群计算、蚁群算法、自然计算、免疫计算和人工生命等领域。
2试述计算智能（CI）、人工智能（AI）和生物智能（BI）的关系计算智能是智力的低层认知。人工智能是在计算智能基础上引入知识产生的中层认知。生物智能（人类智能）是最高层次的智能。3人工神经网络为什么具有诱人的发展前景和潜在的广泛应用领域？因为人工神经网络有以下特性：
并行分布处理非线性映射(理论上可以模拟任何函数）通过训练进行学习适应与集成硬件实现(GPU)4简述生物神经元及人工神经网络的结构和主要学习算法详情见于《人工智能》之《计算智能》2.3人工神经网络的结构。
主要学习算法：
指导式学习（有师学习）非指导学习（无师学习）强化学习5模糊集合有哪些运算？满足哪些规律？并、交、补。
幂等律、交换律、结合律、分配律、吸收律、同一律、Demorgan律、复原律、对偶律。
6什么是模糊推理？7为什么说Hopfield网络是一种反馈神经网络？Hopfield神经网络是个全连接网络，没有像前馈网络中前后层的概念，每个神经元既可以看成输入也可以看成输出，所以Hopfield神经网络也可以看成反馈神经网络，即输出又会反馈回输入，从而形成一个信号环路。
8霍兰德的遗传算法，即简单遗传算法（SGA,SimpleGeneticAlgorithm），包括哪三个部分？编码与解码适应度函数遗传操作9简单遗传算法中编码、解码或译码分别是什么？编码：指将问题结构变换为位串形式编码表示的过程。解码（译码）：指将位串形式编码表示变换为原问题结构的过程。
10简单遗传算法中二进制编码的两大缺点是什么？长度较大汉明悬崖(HammingCliff)：在某些相邻整数的二进制代码之间有很大的汉明距离，使得遗传算法的交叉和突变都难以跨越。11单遗传算法的遗传操作主要有哪三种？选择(selection)交叉(crossover)变异(mutation)