ファジーエキスパートシステムとは何ですか？

fuzzyファジーエキスパートシステムは、人工知能の作成によく使用されるコンピューターシステムで使用される問題解決の一形態です。エキスパートシステムは、ブールロジックに基づいた意思決定コンピューターソフトウェアの種類です。つまり、システムは一連のYESまたはNOの回答を使用して問題を解決しようとします。ファジーエキスパートシステムは、従来のエキスパートシステムを拡張し、ブールロジックではなくファジーロジックに基づいています。ファジーロジックは、名前が示すように、答えが明確なイエスまたはノーではないことを意味します。それは真ん中のどこかに落ち、コンピューターは完全に真実ではないかもしれないが完全に虚偽ではないかもしれない答えに基づいて答えを計算しようとする必要があります。fuzzy論理の父として知られるLotfi Zadeh博士は、バークレー校のカリフォルニア大学で雇用されている間、1960年代にファジーロジックの概念を紹介しました。彼は1965年にファジーセットをカバーする論文を発表しました。彼は、ファジーセットとロジックのアイデアだけでなく、この新しいロジックをエンジニアリングの世界に組み込むためのフレームワークも説明しました。彼はまた、この特定の論理スタイルに関連してファジーという用語を作り出し、名前が詰まっています。fuzzy Expert Systemsの背後にある理論を理解するには、ブールの論理とファジーロジックの基本概念を理解する必要があります。どちらも高度な数学的アルゴリズムに依存していますが、コアコンセプトは簡単です。どちらも、一連の質問やステートメントへの回答を使用して、新しい回答を策定します。ブールロジックでは、回答は真または偽のいずれかですが、ファジーロジックでは、プログラマがプログラムに入力する用語に応じて、回答は真、部分的に真、false、およびその中間のいくつかの値になります。たとえば、専門家システムがBooleanロジックを使用して決定を下したい場合、最終的にはtrueまたはfalseに答え、yesまたはnoとも呼ばれます。ただし、ファジーロジックを使用した専門家システムは、はい、いいえ、多分、または他の組み合わせに答えることができます。これは、現在の情報の知識ベースから結論を導き出すことでこれを行います。

知識ベースは、ファジーエキスパートシステムの中心です。コンピューターが正解を思い付くことができない場合、プログラム自体が間違っていると仮定するのではなく、知識ベースに十分な情報が含まれていないと想定されています。ナレッジベースには、x ' yes and y ' no then z ' mayceなどのステートメントが含まれている場合があります。このステートメントから、ファジーエキスパートシステムは、x ' yes and y ' y ' ysがzがyesに等しくなければならない場合、またはx ' noとy ' y ' ysがzがまだ等しいと結論付けることができます。それがプログラマーが望んでいた答えではない場合、それは知識ベースが正しい答えを思い付くためにより多くの情報を必要とすることを意味します。はい、いいえ、そして多分特定の値が割り当てられています。コンピューターは、x ' yesやy ' noのようなステートメントの用語の値が等しく、それらの値を追加するものを調べます。次に、他の関連する値を追加し、最終的な値と一致します。したがって、x ' noとy ' yesの数学値を追加すると、zの数学的値がおそらく等しいことをコンピューターに伝えます。