Sistemi Fuzzy
Il sistema Fuzzy (o modello fuzzy) e' un modello matematico il cui calcolo è basato su logica fuzzy. La costruzione di tali modelli è applicabile quando l'oggetto di studio ha una formalizzazione debole e la sua esatto descrizione matematica è troppo complessa o sconosciuta.
Il progresso di una costruzione del modello può essere suddiviso in tre fasi principali:
- Definizione delle caratteristiche di input ed output di un modello.
- Costruire una base di conoscenze.
- La selezione di uno dei metodi di inferenza Fuzzy (Mamdani e Sugeno).
La prima fase effettua direttamente le conseguenti due e determina il futuro funzionamento del modello.
Una conoscenza di base (base di regole) e' un insieme di regole fuzzy di tipo "se, allora" che definiscono il rapporto tra input ed output dell'oggetto esaminato.
Condizione della regola descrive lo stato corrente dell'oggetto, e la conclusione della regola — come questa condizione affligge l'oggetto.
Ci possono essere due tipi di termini e conclusioni per ogni regola:
- semplice (link a Csinglcond) — include una variabile fuzzy;
- complesso (link Cconditions) — include diverse variabili fuzzy.
Ogni regola nel sistema ha il suo peso(weight) — importanza di una regola nel modello. Fattori di ponderazione(pesatura) sono assegnati ad una regola nel range [0, 1].
A seconda della base di conoscenza creata, il sistema di inferenza fuzzy viene determinato per un modello. La inferenza logica Fuzzy è una ricevuta di conclusione in forma di un insieme fuzzy corrispondente al valore attuale degli inputs con l' uso di conoscenza base ed operazioni fuzzy. I due tipi principali di inferenza Fuzzy sono Mamdani e Sugeno.