Revision history for FuzzyLogic
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{{color text="Der Zugehörigkeitswert ist keine Wahrscheinlichkeitsangabe!" c="red"}}
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tbd
~-[[FuzzyLogicAbstandsregelung Abstandsregelung mit unscharfer Logik]]
~-[[FuzzyLogicMatlabExamples Unscharfe Logik mit MATLAB]]
~-[[FuzzyLogicAbstandsregelung Abstandsregelung mit unscharfer Logik]]
~-[[FuzzyLogicMatlabExamples Unscharfe Logik mit MATLAB]]
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==a==Literatur==a==
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Literatur:
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"A dinner engangement was canceled and I was alone in my parents apartment. ... The concept of the fuzzy sets was a flash in my head"
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Zitat aus [[IeeeSignalProcessingMagazine IEEE SignalProcessing MAGAZINE]], VOLUME 24 NUMBER 3, MAY 2007
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=====Vorwort=====
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Fuzzy Logic
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===Vorwort===
Fuzzy Logic
Als Erfinder wird [[http://de.wikipedia.org/wiki/Lotfi_Zadeh Lotfi Zadeh]] genannt.
"A dinner engangement was canceled and I was alone in my parents apartment. ... The concept of the fazzy sets was a flash in my head"
Zitat aus IEEE SignalProcession MAGAZINE, VOLUME 24 NUMBER 3, MAY 2007
Deutsch: Unscharfe Logik
Literatur:
Fuzzy Logic
Als Erfinder wird [[http://de.wikipedia.org/wiki/Lotfi_Zadeh Lotfi Zadeh]] genannt.
"A dinner engangement was canceled and I was alone in my parents apartment. ... The concept of the fazzy sets was a flash in my head"
Zitat aus IEEE SignalProcession MAGAZINE, VOLUME 24 NUMBER 3, MAY 2007
Deutsch: Unscharfe Logik
Literatur:
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CategoryStudiumSE
Additions:
Stoecker2003, S. 719
Additions:
==a==Verknüpfungen der unscharfen Logik==a==
|=|UND-Verknüpfung|| a UND b|| minimum(a,b)||
|=|ODER-Verknüpfung|| a OR b|| maximum(a,b)||
|=|Invertieren|| NICHT a|| 1-a||
WENN Länge der Wanderstrecke lang UND Wanderschuhe gut ODER Länge der Wanderstrecke kurz DANN Wanderung empfohlen
Angenommen
~-Wanderschuhe gut zu 0.75
~-Strecke ist lang mit der Zugehörigkeit 0.25
~-Strecke ist kurz mit der Zugehörigkeit 0.75
z ist eine Zwischenvariable
z = minimum(Länge der Wanderstrecke lang, Wanderschuhe gut) = minimum(0.25, 0.75) = 0.25
Wanderung empfohlen = maximum(z, Länge der Wanderstrecke kurz ) = maximum(0.25, 0.75) = 0.75
Wanderung empfohlen zu 0.75
|=|UND-Verknüpfung|| a UND b|| minimum(a,b)||
|=|ODER-Verknüpfung|| a OR b|| maximum(a,b)||
|=|Invertieren|| NICHT a|| 1-a||
WENN Länge der Wanderstrecke lang UND Wanderschuhe gut ODER Länge der Wanderstrecke kurz DANN Wanderung empfohlen
Angenommen
~-Wanderschuhe gut zu 0.75
~-Strecke ist lang mit der Zugehörigkeit 0.25
~-Strecke ist kurz mit der Zugehörigkeit 0.75
z ist eine Zwischenvariable
z = minimum(Länge der Wanderstrecke lang, Wanderschuhe gut) = minimum(0.25, 0.75) = 0.25
Wanderung empfohlen = maximum(z, Länge der Wanderstrecke kurz ) = maximum(0.25, 0.75) = 0.75
Wanderung empfohlen zu 0.75
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==a==Verknüpfungen==a==
==a==Defuzzyfkation==a==
==a==Defuzzyfkation==a==
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|=|l [km]|=|kurz|=|lang||
Ist die Wegstrecke also 3 km lang.
So werden nach der Fuzzyfikation zwei linguistische Aussagen getroffen.
Die Strecke ist lang mit der Zugehörigkeit 0.25.
Die Strecke ist kurz mit der Zugehörigkeit 0.75.
Ist die Wegstrecke also 3 km lang.
So werden nach der Fuzzyfikation zwei linguistische Aussagen getroffen.
Die Strecke ist lang mit der Zugehörigkeit 0.25.
Die Strecke ist kurz mit der Zugehörigkeit 0.75.
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Additions:
Die passende Implementierung der beiden Zugehörigkeitsfunktionen zusammen in einer Funktion in Ocatve:
%%(matlab)
function [lang,kurz] = fuzzy_wanderstrecke(l)
lang = 1/4 * (l - 2);
lang(find(lang>1)) = 1;
lang(find(lang<0)) = 0;
kurz = 1 - lang;
endfunction
%%
%%(matlab)
function [lang,kurz] = fuzzy_wanderstrecke(l)
lang = 1/4 * (l - 2);
lang(find(lang>1)) = 1;
lang(find(lang<0)) = 0;
kurz = 1 - lang;
endfunction
%%
Additions:
|=|l [km]|=|lkurz|=|lang||
||0|| 1|| 0||
||1|| 1|| 0||
||2|| 1|| 0||
||3|| 0.75|| 0.25||
||4|| 0.5|| 0.5||
||5|| 0.25|| 0.75||
||6|| 0|| 1||
||7|| 0|| 1||
||0|| 1|| 0||
||1|| 1|| 0||
||2|| 1|| 0||
||3|| 0.75|| 0.25||
||4|| 0.5|| 0.5||
||5|| 0.25|| 0.75||
||6|| 0|| 1||
||7|| 0|| 1||
Additions:
Die Fuzzyfikation wird angewandt, wenn aus eine messbaren Größe (Temperatur in Grad Celcius, Entfernung in Metern) in linguistische Aussagen übersetzt werden soll. Also eine Aussgen, die im Sinne der unscharfen Logik verwertbar sind.
Zu jeder messbaren Größe gibt es einen linguistischen Wert.
Zu jedem linguistischen Wert gibt es mindestens eine Zugehörigkeitsfunktion.
Mit der Zugehörigkeitsfunktion wird die messbaren Größe in eine Zugehörigkeitswert umgewandelt.
(Länge der Strecke). Jeder linguistischen Variable die meist mehrere linguistischer Werte
Zu jeder messbaren Größe gibt es einen linguistischen Wert.
Zu jedem linguistischen Wert gibt es mindestens eine Zugehörigkeitsfunktion.
Mit der Zugehörigkeitsfunktion wird die messbaren Größe in eine Zugehörigkeitswert umgewandelt.
(Länge der Strecke). Jeder linguistischen Variable die meist mehrere linguistischer Werte
Additions:
==a==Fuzzyfkation==a==
{{image url="images/FuzzyLogicFuzzyfikation.png"}}
[[FuzzyLogicAbstandsregelung Abstandsregelung mit unscharfer Logik]]
{{image url="images/FuzzyLogicFuzzyfikation.png"}}
[[FuzzyLogicAbstandsregelung Abstandsregelung mit unscharfer Logik]]
Deletions:
Additions:
==a==Beispiele==a==
FuzzyLogicAbstandsregelung
FuzzyLogicAbstandsregelung