«Ոչ հստակ տրամաբանություն»–ի խմբագրումների տարբերություն
Content deleted Content added
No edit summary |
|||
Տող 1.
'''Ոչ հստակ տրամաբանություն''', մաթեմատիկայի ճյուղ, որը դասական տրամաբանության և բազմությունների տեսության համադրությունն է։
'''Անորոշ''' կամ '''մշուշոտ տրամաբանությունը''' ({{lang-en|''Fuzzy logic''}}<ref>{{Cite journal|date=2020-10-25|title=Fuzzy logic|url=https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=Fuzzy_logic&oldid=985386283|language=en}}</ref> ) տրամաբանության ձև է, որտեղ փոփոխականների ճշգրիտ արժեքները կարող են լինել 0-ի և 1-ի միջև գտնվող ցանկացած իրական թիվ: Այն օգտագործվում է մասնակի ճշմարտություն հասկացությունը կարգավորելու համար, որտեղ ճշմարտության արժեքը կարող է տատանվել ամբողջովին ճշմարիտ և ամբողջովին կեղծ արժեքների միջև՝ ի տարբերություն [[Տրամաբանական ֆունկցիա|բուլյան տրամաբանական ֆունկցիայի]], որտեղ տրամաբանության մեջ փոփոխականների ճշմարտության արժեքները կարող են լինել միայն 0 կամ 1 ամբողջ թվերի արժեքները:<ref>{{Cite book|url=https://www.worldcat.org/oclc/41628257|title=Mathematical principles of fuzzy logic|last=Novák, Vilém, 1951-|date=1999|publisher=Kluwer Academic|others=Perfilieva, Irina, 1953-, Močkoř, Jiří.|isbn=0-7923-8595-0|location=Boston|oclc=41628257}}</ref>
Անորոշ տրամաբանություն տերմինը ներկայացվել է մաթեմատիկոս, գիտնական [[Լոթֆի Զադեհ|Լոթֆի Զադեհի]]<ref>{{Cite journal|last=Zadeh|first=L. A.|date=1965-06-01|title=Fuzzy sets|url=http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S001999586590241X|journal=Information and Control|language=en|volume=8|issue=3|pages=338–353|doi=10.1016/S0019-9958(65)90241-X|issn=0019-9958}}</ref> կողմից [[1965]] թվականին՝ իր [["Անորոշ բազմությունների տեսության"]] մեջ, մինչդեռ այն ուսումնասիրվել է [[1920]]-ական թվականներին:
Անորոշ տրամաբանությունը հիմնված է այն դիտարկման վրա, որ մարդիկ որոշումներ են կայացնում ՝ ելնելով ոչ ճշգրիտ և ոչ թվային տեղեկատվությունից: Ոչ հստակ մոդելները կամ լրակազմերը անորոշությունն ու անճիշտ տեղեկատվությունը ներկայացնելու մաթեմատիկական միջոցներ են (այստեղից էլ `մշուշոտ տերմինը): Այս մոդելները կարող են ճանաչել, ներկայացնել, շահարկել, մեկնաբանել և օգտագործել տվյալների և տեղեկատվության անորոշությունը:<ref>{{Cite web|url=https://www.mechanicalsite.com/157/what-is-fuzzy-logic|title=Super Sonic|website=www.mechanicalsite.com|accessdate=2020-11-20}}</ref>
Անորոշ տրամաբանությունը կիրառվել է բազմաթիվ ոլորտներում ՝ [[վերահսկողության տեսությունից]] մինչև [[Արհեստական բանականություն|արհեստական բանականություն]]:
== Ճշմարտության արժեքների կիրառում ==
Հիմնական կիրառումը կարող է բնութագրել շարունակական փոփոխականի տարբեր ենթատարածքներ: Օրինակ ինքնաարգելակվող սարքերը պետք է որոշակի ջերմաստիճանի տակ արգելակվեն և հետևաբար սահմանում են արգելակների պատշաճ վերահսկման համար անհրաժեշտ ջերմաստիճանի որոշակի տիրույթներ: Յուրաքանչյուր ֆունկցիա նույն ջերմաստիճանի արժեքը քարտեզագրում է 0-ից 1 միջակայքում գտնվող ճշմարտության արժեքի վրա: Այս ճշմարտության արժեքները այնուհետև կարող են օգտագործվել ՝ որոշելու, թե ինչպես պետք է արգելակել արգելակները: Անորոշ բազմության տեսությունը միջոց է տրամադրում անորոշությունը ներկայացնելու համար:<ref>{{Cite book|url=https://www.worldcat.org/oclc/967720251|title=Optical character recognition systems for different languages with soft computing|date=2017|publisher=Springer|others=Chaudhuri, Arindam., Mandaviya, Krupa., Badelia, Pratixa., Ghosh, Soumya K.|isbn=978-3-319-50252-6|location=Cham, Switzerland|oclc=967720251}}</ref>
== Ուղղվածություն ==
Տող 16 ⟶ 26՝
Գիտության այս ճյուղը համեմատաբար քիչ հայտնիներից է, բայց և ունի մի շարք արդյունավետ կիրառություններ։ Մասնավորապես՝ արևմտաեվրոպական որոշ երկրներում գործում են այս տրամաբանության վրա հիմնված մի քանի լուսացույցներ, որոնք առավելագույնս լուծել են այդ խաչմերուկներում ծանրաբեռնվածությունից և խցանումներից խուսափելու խնդիրը։ Այս մեթոդով աշխատող լուսացույցերը առաջին անգամ կիրառության մեջ են դրվել [[Դանիա]]յում, այնուհետև այն իր վրա սևեռեց մեծաքանակ գիտնականների ուշադրությունը<ref>{{cite book|author=|title=Новак В., Перфильева И., Мочкрож И., Mathematical Principles of Fuzzy Logic, 2006, Физматлит}}</ref>։
== Վաղ կիրառություններ ==
Անորոշ տրամաբանության վաղ հաջողված կիրառություններից շատերն իրականացվել են Ճապոնիայում: Առաջին նշանավոր հայտը [[Սենդայ (քաղաք)|Սենդայի]] մետրոյի գնացքում էր, որում անորոշ տրամաբանությունը ի վիճակի էր բարելավել տնտեսությունը, հարմարավետությունն ու ուղևորության ճշգրտությունը: Այն նաև օգտագործվել է [[Սոնի|Sony]] գրպանի համակարգիչների ձեռագիր խորհրդանիշների, ուղղաթիռների թռիչքային օգնության, մետրոյի համակարգերի կառավարման համար `մեքենայի հարմարավետության բարելավման, կանգառի ճշգրտության և էներգիայի խնայողության, ավտոմեքենաների վառելիքի բարելավման, մեկ կոճակի միջոցով լվացքի մեքենաների կառավարման, փոշեկուլների ավտոմատ շարժիչի կառավարման `մակերեսային վիճակի և աղտոտման աստիճանի ճանաչմամբ և երկրաշարժերի վաղ ճանաչման կանխատեսման համակարգեր Ճապոնիայի սեյսմոլոգիայի օդերևութաբանության բյուրոյի միջոցով:<ref>{{Cite book|url=https://www.worldcat.org/oclc/660567267|title=Soft computing|date=2005|publisher=Allied Pub. Pvt. Ltd|others=Garg, Deepak., Singh, Amardeep.|isbn=81-7764-632-X|location=New Delhi|oclc=660567267}}</ref>
== Անորոշ տրամաբանությունը բժշկության ոլորտում ==
Բժշկական որոշումների կայացման գործում անորոշ տրամաբանությունը կարևոր հասկացություն է: Քանի որ բժշկական և առողջապահական տվյալները կարող են լինել սուբյեկտիվ կամ մշուշոտ, այս տիրույթի ծրագրերը մեծ ներուժ ունեն օգուտ քաղելու համար՝ օգտագործելով անորոշ տրամաբանության վրա հիմնված մոտեցումներ: Անորոշ տրամաբանություն օգտագործող տարածված կիրառման ոլորտներից մեկը բժշկության մեջ համակարգչային ախտորոշումն է ([[CAD]]) : CAD- ը փոխկապակցված գործիքների համակարգչային հավաքածու է, որը կարող է օգտագործվել բժիշկներին օգնելու համար`որոշումներ կայացնելու ախտորոշումներում: Օրինակ, երբ բժիշկը հայտնաբերում է վնասվածք, որն աննորմալ է, բայց դեռ զարգացման շատ վաղ փուլում է, նա կարող է օգտագործել CAD մոտեցումը ՝ վնասը բնութագրելու և դրա բնույթը ախտորոշելու համար: Անորոշ տրամաբանությունը կարող է խիստ տեղին լինել այս վնասվածքի հիմնական բնութագրերը նկարագրելու համար: Նման ասպեկտները ներառում են բժշկական պատկերի վերլուծությունը, կենսաբժշկական ազդանշանի վերլուծությունը և նկարների կամ ազդանշանների արդյունահանումը / ընտրությունը:<ref>{{Cite journal|last=Das|first=Satyajit|last2=Guha|first2=Debashree|last3=Dutta|first3=Bapi|date=2016-10|title=Medical diagnosis with the aid of using fuzzy logic and intuitionistic fuzzy logic|url=http://link.springer.com/10.1007/s10489-016-0792-0|journal=Applied Intelligence|language=en|volume=45|issue=3|pages=850–867|doi=10.1007/s10489-016-0792-0|issn=0924-669X}}</ref>
Այս կիրառման ոլորտում ամենամեծ հարցն այն է, թե որքան օգտակար տեղեկատվություն կարող է ստացվել անորոշ տրամաբանություն օգտագործելիս: Հիմնական մարտահրավերն այն է, թե ինչպես կարելի է հայցել պահանջվող անորոշ տվյալները: Սա էլ ավելի դժվար է, երբ ստիպված են լինում այդպիսի տվյալներ քաղել մարդկանցից (սովորաբար ՝ հիվանդներից): Ինչպես ասվում էր. «''Ճակատագրի հեգնանքով, այն, ինչ կարելի է ձեռք բերել և ինչը հնարավոր չէ հասնել բժշկական ախտորոշման մեջ, ինքնին մշուշոտ է''» :
Ինչպե՞ս հանել անորոշ տվյալները և ինչպես հաստատել տվյալների ճշգրտությունը, դեռևս շարունակական ջանք է, որը կապված է անորոշ տրամաբանության կիրառման հետ: Անորոշ տվյալների որակը գնահատելու խնդիրը բարդ է: Սա է պատճառը, որ մշուշոտ տրամաբանությունը շատ խոստումնալից հնարավորություն է CAD կիրառման տարածքում, բայց դրա ամբողջական ներուժն ստանալու համար դեռ ավելի շատ հետազոտություն է պահանջում: Չնայած CAD- ում անհասկանալի տրամաբանության օգտագործման հասկացությունները հետաքրքրաշարժ են, սակայն CAD- ի շրջանակներում դեռ կան մի քանի մարտահրավերներ, որոնց առջև կանգնած են մշուշոտ մոտեցումները:<ref>{{Cite journal|last=Yanase|first=Juri|last2=Triantaphyllou|first2=Evangelos|date=2019-09|title=The seven key challenges for the future of computer-aided diagnosis in medicine|url=https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/S1386505619300632|journal=International Journal of Medical Informatics|language=en|volume=129|pages=413–422|doi=10.1016/j.ijmedinf.2019.06.017}}</ref>
== Տես նաև ==
* [[Արհեստական բանականություն]]
* [[Արհեստական նեյրոնային ցանց|Նեյրոնային ցանց]]
*[[Ռոբոտատեխնիկա|Ռոբոտաշինություն]]
== Ծանոթագրություններ ==
{{ծանցանկ}}
== Գրականություն ==
* Arabacioglu, B. C. (2010). "Using fuzzy inference system for architectural space analysis". ''Applied Soft Computing''. '''10''' (3):
* Biacino, L.; Gerla, G. (2002). "Fuzzy logic, continuity and effectiveness". ''Archive for Mathematical Logic''. '''41''' (7): 643–667.
* Höppner, Frank; Klawonn, F.; Kruse, R.; Runkler, T. (1999). ''Fuzzy cluster analysis: methods for classification, data analysis and image recognition''. New York: John Wiley.
* Lohani, A. K.; Goel, N. K.; Bhatia, K. K. S. (2011). "Comparative study of neural network, fuzzy logic and linear transfer function techniques in daily rainfall‐runoff modelling under different input domains". ''Hydrological Processes''. '''25''' (2):
*Merigo, Jose M.; Gil-Lafuente, Anna M.; Yager, Ronald R. (2015). "An overview of fuzzy research with bibliometric indicators". ''Applied Soft Computing''. '''27''': 420–433. doi:10.1016/j.asoc.2014.10.035. ISSN 1568-4946
[[Կատեգորիա:Ոչ հստակ տրամաբանություն]]
| |||