퍼지 제어이론

다.
넷째, 비퍼지화(defuzzifier)는 출력 변수 값의 영역을 이에 상응하는 전체집합으로 크기변환(scale mapping)을 한다. 그리고 추론된 퍼지 제어 값으로부터 실제 비퍼지 제어 값으로 변환된다.


4 퍼지화

퍼지화는 자연언어의 애매함과 부정확성에 관계가 있다. 이는 측정치를 주관적인 가치를 평가하는 것이고, 또 측정된 입력 공간을 어떤 입력 전체 집합 안의 여러 개의 퍼지집합으로 사상하는 것이다. 퍼지화는 객관적이거나 주관적일 수도 있는 불확실한 정보를 다루는 것이다. 개념적으로 퍼지화 연산자는 크리스프한 값을 어떤 전제 집합 안의 퍼지 싱글톤(singleton)으로 변환시킨다. 변환된 퍼지 싱글톤은 명확한 값이다. 즉, 퍼지 싱글톤은 입력이 x0일 때 x0에서만 μA(x0)가 1을 가지고, x0가 아닌 점에서는 μA(x)가 0이됨을 의미한다. 이러한 변환 방법은 추론에 자연스럽고 쉬운 방법을 제공한다.


5 규칙 베이스

첫째, 멤버쉽 함수(membership function) : 언어적 변수들의 애매함을 0과 1이라는 기존의 논리체계와는 다르게 0에서 1까지의 범위 내에서 정량적으로 표현하기 위해서 멤버쉽 함수를 이용한다. 멤버쉽 함수는 이산형과 연속형으로 구분할 수 있다. 연속형 멤버쉽 함수는 범종형, 삼각형 등이 있다.


NB : negative big
NM : negative medium
NS : negative small

ZE : zero

PB : positive big
PM : positive medium
PS : positive small

표 1 언어적 변수


level
NB
NM
NS
ZE
PS
PM
PB
-6
1.0
0.3
0
0
0
0
0
-5
0.7
0.7
0
0
0
0
0
-4
0.3
1.0
0.3
0
0
0
0
-3
0
0.7
0.7
0
0
0
0

(보관된 자료가 없습니다)