模糊逻辑真实性论证

Posted 2023-05-08

【中文标题】模糊逻辑真实性论证

【英文标题】：Fuzzy Logic Truthfulness Demonstration

【发布时间】：2014-07-24 06:34:06

【问题描述】：

我正在创建一个简单的示例来展示模糊逻辑的真实性。 问题在于确定结果的真实性。

我的第一个担忧：通过测试高低目标之间的真实值，这真的使用模糊逻辑吗？

我的第二个担忧：真实性 % 似乎对于目标/阈值命中不正确。

结果：

Miss: 30
 Hit: 40 at 100% true ( should be 80% ? )
 Hit: 50 at 80% true  ( should be 100% ? )
 Hit: 60 at 66% true  ( should be 80% ? )
Miss: 70

类：

public class FuzzyTest 

class Result     
    int value;
    int truthfullness;


Result evaluate(final int valueIn, final int target, final int threshold) 
    Result result = null;
    final boolean truth = (((target - threshold) <= valueIn) && (valueIn <= (target + threshold)));
    if (truth) 
        result = new Result();
        result.value = valueIn;
        result.truthfullness = (int) (100.0 - (100.0 * (valueIn - Math.abs(target - threshold)) / valueIn));
    
    return result;


public static void main(final String[] args) 
    final int[] arrayIn = new int[]  0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100 ;
    final int threshold = 10;
    final int target = 50;
    final FuzzyTest fuzzy = new FuzzyTest();
    for (final int x : arrayIn) 
        final Result result = fuzzy.evaluate(x, target, threshold);
        if (result == null) 
            System.out.println("Miss: " + x);
        
        else 
            System.out.println("Hit: " + x + " at " + result.truthfullness + "% true");
        
    

【问题讨论】：

似乎 40 和 60 的命中率应该接近 0%（不是 80%），而 45 和 55 的命中率应该是 50%。

【参考方案1】：

通过测试高低目标之间的真实值，这真的是使用模糊逻辑吗？

没有。它仍然是相同的布尔逻辑。要真正获得模糊值，您必须从输入变量的模糊函数中获取模糊值。

模糊函数是一个函数，它接收一个实值并返回一个介于 0 和 1 之间的值。它说明了该变量的真实程度。例如，在下图中（取自关于 Fuzzy 的***文章），实际温度值将具有“冷”、“暖”和“热”的程度。这些价值观就是你的真实。

对于目标/阈值命中，真实性 % 似乎不正确。

是的，这是不正确的。首先，因为您的阈值实际上在模糊定义中介于 0 和 1 之间（因此，您已经有了一个百分比）。其次，如果您定义的阈值为 [0, 100]，则它不是 Fuzzy。

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如果您正在使用 Java 创建一个模糊系统（即使是一个简单的系统），我可以建议一个好的框架来完成它吗？尝试使用jFuzzyLogic。它将帮助您对 Fuzzy 系统进行编程并了解 Fuzzy 的工作原理。

【参考方案2】：

试试这个以获得你想要的值：

result.truthfullness = (int) (100.0 - (100.0 * Math.abs(target - valueIn)) / target);

它给出了这个结果：

Miss: 30
Hit: 40 at 80% true
Hit: 50 at 100% true
Hit: 60 at 80% true
Miss: 70