Contribuţii la achiziţia şi structurarea cunoştinţelor în sisteme inteligente pentru diagnoza defectelor
Abordări aproximative privind alocarea şi încărcarea resurselor pentru SADU
Totodată, pe lângă operaţiile logice amintite anterior, Lotfi A.
Zadeh introduce şi operaţiile algebrice asupra mulţimilor fuzzy:
produsul algebric, suma algebrică şi diferenţa absolută. Menţionăm că
toate aceste noţiuni au fost riguros fundamentate şi demonstrate
matematic.
Conform articolului publicat în 1975, „Fuzzy logic and aproximate
reasoning”, Lotfi A. Zadeh introduce noţiunile matematice elementare
cu rolul de a defini logica fuzzy. Pornind desigur de la noţiunile
binecunoscute din logica matematică, logica fuzzy a fost creată cu
scopul de a aproxima mai de grabă decât de a deduce nişte rezultate din
logica matematică clasică, fiind totodată un instrument de reprezentare şi
manipulare a termenilor vagi, care, permite o interpretare mai flexibilă a
noţiunii de apartenenţă.
Raţionamentul fuzzy (aproximativ) este o procedură de inferenţă
care furnizează concluzii pe baza unui set de reguli fuzzy „dacă –
atunci” şi a unui set de fapte cunoscute (Jang and Sun, 1995; Jang, et
al., 1997).
Logica fuzzy reprezintă o aplicaţie a teoriei mulţimilor fuzzy în
lumea reală, cu aplicabilitate în viaţa de zi cu zi a rezultatelor, deseori
confundată cu teoria probabilităţilor. Chiar Lotfi A. Zadeh a argumentat
că este diferită de teoria probabilităţii, dar nu o înlocuieşte.
Logica fuzzy este denumită şi „logica imprecisă”, nu datorită
faptului că logica fuzzy ar fi mai puţin precisă decât logica matematică,
ci datorită faptului că lucrează cu metode matematice, organizate
înrudite cu conceptele imprecise, cu o mare aplicabilitate a rezultatelor
în multe domenii. Logica fuzzy are un alt fel de exprimare a
incertitudinii şi impreciziei, fapt ce ne dă posibilitatea de a reprezenta şi
de a raţiona cu cunoştinţe comune, formulate în limbaj natural,
constituind un avantaj în simplificarea reprezentării lor (cunoştinţelor).
Sistemele expert de tip fuzzy sunt capabile să rezolve probleme în
care apar elemente de incertitudine, raţionamentele dezvoltate de acestea
având la bază logica fuzzy.
Un sistem bazat pe logica fuzzy (“Fuzzy Logic System”) este capabil
să prelucreze simultan date numerice şi cunoştinţe euristice, aceasta
reprezentând principala sa proprietate. Incertitudinile asupra variabilelor
şi parametrilor sistemului sunt exprimate prin funcţii de apartenenţă.
Regulile reflectă constrângerile de cauzalitate şi sunt exprimate sub
forma unei colecţii de instrucţiuni care pot fi uşor citite şi modificate de
către utilizatori, de tipul: dacă < premiză > atunci < concluzie >.
67