차례:
정의-퍼지 로직은 무엇을 의미합니까?
퍼지 논리는 이진 논리 (2 값 논리)가 아니라 많은 값을 갖는 논리를 기반으로하는 논리 연산 방법입니다. 2 값 논리는 종종 0을 거짓으로 간주하고 1을 참으로 간주합니다. 그러나 퍼지 논리는 0과 1 사이의 진리 값을 처리하며 이러한 값은 진실의 강도 (도)로 간주됩니다.
퍼지 로직은 제어 시스템, 신경망 및 인공 지능 (AI)을 포함한 많은 분야에 적용될 수 있습니다.
Techopedia는 퍼지 로직을 설명합니다
퍼지 로직은 정보가 인간의 뇌에서 어떻게 처리되는지를 설명하는 데 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 인간은 지방과 얇은의 차이를 알지 못한다고 주장 할 수 있습니다. 5 명이 뚱뚱하고 똑같은 중증도는 아닙니다. 또는 한 사람이 다른 사람에 비해 가늘어 보일 수 있지만 실제로는 뚱뚱합니다. 퍼지 로직을 사용하면 치명도의 심각도에 따라 0에서 1까지의 치명도에 서로 다른 로직 값을 할당 할 수 있습니다.
0과 1 사이의 변수는 확률 개념에 더 가깝습니다. 이는 확률 과학과 퍼지 논리 사이에 큰 상관 관계가 있음을 의미합니다. 그러나 퍼지 논리는 진리의 강도를 나타내며 확률은 가능성을 나타냅니다.
Lotfi Zadeh는 퍼지 로직의 공식으로 명성을 얻었으며 1960 년대 캘리포니아 대학에서 일하면서 개발했습니다. Zadeh의 연구는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하는 방법 (예 : 0과 1로 표현할 수없는 여러 정도의 속성)을 구현하는 데 중점을 두었습니다.
