Fuzzy 模糊理論
2020/10/29
Presenter: 蔡易霖
人工智慧的分級
人工智慧依照機器能夠處理與判斷的能力大致分為四級:
- 第一級人工智慧:自動控制
- 第二級人工智慧:探索推論
- 第三級人工智慧:機器學習
- 第四級人工智慧:深度學習
第一級人工智慧:自動控制

第二級人工智慧:探索推論、運用知識
探索推論、運用知識,是基本典型的人工智慧,利用演算法將輸入與輸出資料產生關聯,可以產生極為大量的輸入與輸出資料的排列組合,可能的應用包括推論解析程式、醫學診斷程式等。

第三級人工智慧:機器學習
第四級人工智慧:深度學習
略 
模糊應用
模糊理論可以運用在現實生活周遭。例如:洗衣機、冷氣、機台控制、微環境控制、汽車防撞系統、飛行模擬...等。
相關論文應用:
邏輯 VS. 模糊
- 人工智慧的方法非常多樣,早期的人工智慧研究聚焦在邏輯推論的方法
- 邏輯推論方法,需要百分之百確定的事實配合,因此在實務上不容易使用
- 模糊推論方法,雖然在理論上較不優美,但是在實務上卻很有用!

布林邏輯與模糊邏輯

用模糊來調和對立
模糊是可以用來調和對立的。譬如說:如果硬要規定180公分以上才叫高的人,那麼身高179公分的人就要抗議了。但是如果高的定義是由模糊的隸屬函數來定義的話,179公分已經相當高了!

自然語言的模糊邏輯表示
- 模糊邏輯處理變數的歸屬度(membership)和確定度(degrees of certainty):

模糊(Fuzzy) 起源
Fuzzy 起源於1965年美國加州柏克萊大學的L.A. Zadeh教授,在 Information and Control 學術期刊上所發表的論文-模糊集合(Fuzzy Sets) 。是為了解決真實世界中普遍存在的模糊現象而發展的ㄧ門學問,用一種數學模型來描述語意式的模糊資訊的方法。

Why use Fuzzy Logic for control?
1. 非線性或不易明白理解(Vague模糊)的事物,並處理解決複雜的系統
2. 易於描述人類的知識

模糊系統有哪些元素?
-
知識庫:模糊控制系統具有哪些知識
-
規則庫:規定變數(知識)的條件組合結果
- (Ex.食物好吃,價格便宜,環境好→給的小費就高)

Fuzzy Control Systems: The Tipping Problem
以下以小費系統為例 
The Tipping Problem
這邊以小費系統建立模糊標記系統,依據食物(food)、服務(service)、環境(enviroment)作為模糊變數為輸入,最後輸出一個需要給予的小費(pay_tips)。

Step 1. 知識庫建立
- 模糊集合 (Fuzzy set)
- 隸屬度函數 (Membership function)
Step 1-1. 模糊集合
這裏以變數 food 為例,食物好不好吃分為三個等級。就是有三個 fuzzy set: bad、normal、delicious。

Step 1-2. 隸屬度函數
常見的隸屬函數有:
- Trapezoidal (梯形)
- Triangular (三角形)
- Gaussian (高斯)
- Piecewise linear (分段線性)
- Singleton (單例模式)

Step 2. 建置規則庫

語意式模糊規則

Mamdani 模糊推理模型
假設模糊規則庫中,只有以下三個模糊規則:
- If x is small Then y is large
- If x is medium Then y is medium
- If x is large Then y is small

模糊推論 (inference)

推論機制?以 Mamdani 方法為例

人給的規則不一定是最好的!
可能還有你沒發現的規則在實務上會發生
這時候就交給機器學習吧!那…機器如何學習?
我想不用解釋了
基因演算法(GA)學習
機器學習的第一步:搜集訓練資料

基因演算法
基因演算法是計算數學中用於解決最佳化的搜尋演算法,是進化演算法的一種。進化演算法最初是借鑑了進化生物學中的一些現象而發展起來的,這些現象包括遺傳、突變、自然選擇以及雜交等等。

學習後的知識庫

規則庫

模糊化類神經網路
三種最典型的「模糊化類神經網路」分別為:
- 適應性網路架構的模糊推論系統(adaptive network-based fuzzy inference system 簡稱為 ANFIS)
- 模糊適應性學習控制網路(fuzzy adaptive learning control network 簡稱為 FALCON)
- 倒傳遞模糊系統(backpropagation fuzzy system)

Fuzzy 模糊理論 2020/10/29 Presenter: 蔡易霖
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