Fuzzy logic, based on the theory of

Fuzzy logic, based on the theory of fuzzy sets, allows for the mapping of an input
space through membership functions. It also relies on fuzzy logic operators and parallel
IF-THEN rules to form the overall process identified as a fuzzy inference system
(Figure€4.4). Ostensibly, fuzzy rules are logical sentences upon which a derivation
can be executed; the act of executing this derivation is referred to as an inference
process. In fuzzy logic control, an observation of particular aspects of a studied system
are taken as input to the fuzzy logic controller, which uses an inference process
to delineate a function from the given inputs to the outputs of the controller, thereby
changing some aspects of the system (Brubaker, 1992). Two types of fuzzy inference
systems are typically reported in the literature: Mamdani-type inference and
Sugeno-type inference models. Mamdani’s original investigation (Mamdani, 1976)
was based on the work of Zadeh (1965), and although his work has been adapted over
the years, the basic premise behind this approach has remained nearly unchanged.
Mamdani reasoned his fuzzy systems as generalized stochastic systems capable
of approximating prescribed random processes with arbitrary accuracy. Although
Mamdani systems are more commonly used, Sugeno systems (Sugeno, 1985) are
reported to be more compact and computationally efficient (Adly and Abd-El-Hafiz,
2008). Moreover, Sugeno systems are appropriate for constructing fuzzy models based on adaptive techniques and are ideally suited for modeling nonlinear systems
by interpolating between multiple linear models (Dubois and Prade, 1999).

Kết quả (Việt) 1:

Lôgic mờ, dựa trên lý thuyết tập mờ, cho phép bản đồ của một đầu vàokhông gian thông qua tư cách thành viên chức năng. Nó cũng dựa vào toán tử logic mờ và song songSau đó nếu các quy tắc để tạo thành quá trình tổng thể được xác định là một hệ thống mờ suy luận(Figure€ 4.4). Bề ngoài, mờ quy định là hợp lý câu mà một derivationcó thể được thực hiện; Các hành động thực hiện lấy đạo hàm này được gọi là một suy luậnquá trình. Kiểm soát lôgic mờ, một quan sát trong các khía cạnh cụ thể của một hệ thống nghiên cứuđược thực hiện như là đầu vào cho bộ điều khiển logic mờ, mà sử dụng một quá trình suy luậnđể phân định một chức năng từ các đầu vào cho trước đến kết quả đầu ra của bộ điều khiển, do đóthay đổi một số khía cạnh của hệ thống (Brubaker, năm 1992). Hai loại mờ suy luậnHệ thống thường được báo cáo trong các tài liệu: Mamdani-loại suy luận vàSugeno-loại suy luận mô hình. Điều tra ban đầu của Mamdani (Mamdani, 1976)Dựa trên công việc của Zadeh (1965), và mặc dù công việc của mình đã được điều chỉnh trênnhững năm qua, những tiền đề cơ bản đằng sau cách tiếp cận này vẫn gần như không thay đổi.Mamdani lý luận của mình hệ thống mờ như hệ thống ngẫu nhiên tổng quát có khả năngtrong số quy định quy trình ngẫu nhiên với độ chính xác tùy ý. Mặc dùMamdani hệ thống là nhiều hơn nữa thường sử dụng, Sugeno hệ thống (Sugeno, 1985)báo cáo để là thêm nhỏ gọn và hiệu quả computationally (Adly và Abd El Hafiz,Năm 2008). hơn nữa, Sugeno hệ thống thích hợp để xây dựng các mô hình fuzzy dựa trên kỹ thuật thích nghi và lý tưởng cho mô hình hóa hệ thống phi tuyếnbởi interpolating giữa nhiều mô hình tuyến tính (Dubois và Prade, 1999).

Kết quả (Việt) 2:

Fuzzy logic, dựa trên lý thuyết về tập mờ, cho phép lập bản đồ của một đầu vào
không gian thông qua chức năng thành viên. Nó cũng phụ thuộc vào các nhà khai thác logic mờ và song song với
quy tắc IF-THEN để tạo thành toàn bộ quá trình xác định là một hệ thống suy luận mờ
(Figure € 4.4). Bề ngoài, quy tắc mờ là câu hợp lý khi mà một nguồn gốc
có thể được thực hiện; hành động thực hiện dẫn xuất này được gọi là một suy luận
quá trình. Trong điều khiển logic mờ, một quan sát các khía cạnh cụ thể của một hệ thống được nghiên cứu
được thực hiện như là đầu vào cho các bộ điều khiển logic mờ, trong đó sử dụng một quá trình suy luận
để phân định một chức năng từ đầu vào cho đến đầu ra của bộ điều khiển, do đó
thay đổi một số khía cạnh của hệ thống (Brubaker, 1992). Hai loại suy luận mờ
hệ thống thường được báo cáo trong y văn: Mamdani kiểu suy luận và
mô hình suy luận Sugeno-type. Điều tra ban đầu Mamdani của (Mamdani, 1976)
được dựa trên công việc của Zadeh (1965), và mặc dù công việc của mình đã được chuyển qua
các năm, tiền đề cơ bản của cách tiếp cận này vẫn gần như không thay đổi.
Mamdani lý hệ thống mờ của mình như là hệ thống ngẫu nhiên tổng quát khả năng
của các quá trình ngẫu nhiên theo quy định xấp xỉ với độ chính xác tùy ý. Mặc dù
hệ thống Mamdani được sử dụng phổ biến hơn, hệ thống Sugeno (Sugeno, 1985) được
báo cáo là nhỏ gọn hơn và tính toán hiệu quả (Adly và Abd-El-Hafiz,
2008). Hơn nữa, hệ thống Sugeno là thích hợp cho việc xây dựng mô hình mờ dựa trên kỹ thuật thích ứng và phù hợp lý tưởng cho mô hình hóa các hệ thống phi tuyến
bằng cách nội suy giữa nhiều mô hình tuyến tính (Dubois và Prade, 1999).