Нечеткая логика представляет собой математический подход, который позволяет учитывать неопределенность и приближенные значения в принятии решений.
- Градации и неопределенность: Нечеткая логика позволяет работать с градациями и нечеткими значениями вместо точных и ясных.
- Лингвистические переменные: Используются лингвистические переменные, которые описываются нечеткими терминами, такими как «высокий», «низкий», «близко» и т.д..
- Нечеткие множества: Заменяют традиционные бинарные (четкие) множества нечеткими, которые могут включать элементы с разной степенью принадлежности.
- Неопределенность в правилах: В правилах используются нечеткие условия, позволяющие учитывать неопределенность в данных и знаниях.
- Использование функций принадлежности: Определяются функции принадлежности, которые описывают, насколько элемент принадлежит определенному нечеткому множеству.
- Нечеткая инференция: Процесс принятия решений осуществляется через нечеткую инференцию, которая учитывает множество правил и степень уверенности в каждом из них.
- Агрегирование результатов: Результаты от нескольких правил агрегируются для получения окончательного вывода, учитывая их взаимодействие.
- Устойчивость к шумам и погрешностям: Нечеткая логика более устойчива к шумам и погрешностям в данных, так как она способна обрабатывать нечеткую и неопределенную информацию.
- Моделирование человеческого мышления: Нечеткая логика используется для приближенного моделирования человеческого мышления, особенно в ситуациях, где язык описания нечеткий.
- Применение в системах управления: Часто используется в системах управления, автоматизации и искусственном интеллекте для обработки нечеткой и неопределенной информации при принятии решений.
Больше о цифровой трансформации предприятий химической отрасли: https://digitalchem.ru/