模糊逻辑运算符答案

【问题标题】：Fuzzy logic operators模糊逻辑运算符
【发布时间】：2013-11-19 12:07:01
【问题描述】：

我正在实现一个具有以下规则的模糊逻辑系统。

输入：

温度 [0, 10]
湿度 [0, 10]

规则：

如果温度非常高，那么危险就很高
如果湿度正常，则危险低
...

现在，如果系统的输入激活了这些规则（例如：温度=9 和湿度=2），我将得到类似的输出：

             -                  -
            - -                - -
           -   -              -   -
          -     -            -     -
         -----------------------------
Danger:   low       medium    high

COG 会给我一个中等范围内的输出值。

我的问题是，我们知道（仅通过查看情节）危险很高，我不想因为低危险“三角形”而“衰减”输出值。

我应该使用其他去模糊化方法吗？或其他激活/累积方法？我想我可能会使用每个规则的权重得到我想要的，但这是最好的方法吗？

【问题讨论】：

标签： machine-learning fuzzy-logic

【解决方案1】：

为什么如果您有 2 个输入，那么您将规则分开。我建议您制定规则以避免诸如“如果温度正常且湿度正常则危险低”之类的模棱两可问题。

【讨论】：

【解决方案2】：

从最初的问题看来，正常湿度（或其中一个湿度）是低危险的弱指标。在那种情况下，我会制定这些规则：

如果温度正常且湿度正常，则危险低

如果温度高湿度高，那么危险就高

但是，可能会发生其中一个传感器既不正常也不高的情况，因为它有缺陷。上面的 AND 最终不会激活这两个规则中的任何一个。因此，我总是制定额外的规则：

IF 温度高 THEN 危险高 0.5

如果湿度很高，那么危险很高，0.5

（您也可以将两者与 or 结合）

错误的危险指示可能没有错误的无危险指示那么危险，因此：

如果湿度正常或温度正常，则危险为低 0.1

【讨论】：