Aufbau der Vorlesung Gliederung: Fuzzy Logik - CES
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<strong>Vorlesung</strong> “Intelligente Datenanalye”<br />
Universität Karlsruhe, ITEC (Prof. J. Henkel)<br />
Dr. F. Feldbusch<br />
0.7<br />
0.2<br />
Universität Karlsruhe<br />
ITEC (Prof. J. Henkel)<br />
<strong>Fuzzy</strong> Entscheidung<br />
Fuzzifizierung Inferenz Defuzzifizierung<br />
μ kalt μ warm μ heiß<br />
gemessene<br />
Temperatur<br />
Universität Karlsruhe<br />
ITEC (Prof. J. Henkel)<br />
t<br />
Regelbasis<br />
Wenn Temp ist kalt<br />
dann ventil ist auf<br />
μ kalt =0.7<br />
Wenn Temp ist warm<br />
dann Ventil ist halb<br />
μ warm =0.2<br />
Wenn Temp ist heiß<br />
dann Ventil ist zu<br />
μ heiß =0.0<br />
Intelligente Datenanalyse – F4.17<br />
0.7<br />
0.2<br />
μ auf μ halb μ zu<br />
scharfer Wert<br />
für das Ventil<br />
University of California<br />
at Berkeley<br />
<strong>Fuzzy</strong>-System<br />
<strong>Fuzzy</strong> System als universeller<br />
Approximator<br />
• Ein <strong>Fuzzy</strong>-System beruhe auf den folgenden<br />
Beziehungen:<br />
n<br />
∏<br />
1≤<br />
j<br />
( )<br />
i<br />
i<br />
μ = μ Drastisches Produkt für UND-Verknüpfung<br />
y<br />
j j x<br />
∑<br />
μ<br />
K i i<br />
y<br />
i=<br />
1<br />
= f ( x)<br />
= K i<br />
∑ μ i=<br />
1<br />
Schwerpunktmethode bei <strong>der</strong><br />
Auswertung<br />
i: Index über die Regeln i=1,2,...K<br />
j: Index über Dimension <strong>der</strong> Eingabe j=1,2,...n<br />
y i : höchster Wert einer Regel i<br />
University of California<br />
Intelligente Datenanalyse – F4.18 at Berkeley 18<br />
v<br />
9
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