Vorlesung 6 Flashcards
Fuzzy Logik
Womit muss man oftmals arbeiten?
- unscharfes Wissen
- unsicheres Wissen
Was ist der Unterschied zwischen Soft Computing und Hard Computing?
Der Unterschied zwischen Hard und Soft Computing liegt in der Toleranz gegenüber Ungenauigkeiten und Unsicherheiten
Was umfasst Soft Computing?
- Fuzzy Logik
- Neuronale Netze
- Evolutionäre Strategien
- Probablistisches Computing
Was besagt das Gesetz der Unvereinbarkeit von Zadeh?
Durch die Zunahme de Komplexität eines Systems, verlieren genaue Aussagen an Sinn, während ausgeklügelte Aussagen an Genauigkeit verlieren.
Was versteht man unter einer Menge nach der klassischen Mengenlehre nach Cantor?
Eine Menge ist eine Zusammenfassung von bestimmten, unterscheidbaren Objekten, die wir wahrnehmen oder an die wir denken können.
Wie unterscheiden sich die klassische Mengenlehre von der Fuzzy Logik?
Bei der klassischen Mengenlehre gibt es entweder nur die Zugehörigkeit 0 (keine Zugehörigkeit) oder 1 ( vollständig zugehörig). Bei Fuzzy Sets verschwinden die “harten” Grenzen zwischen den jeweiligen Bereichen und vermischen sich, wodurch nicht nur die Zugehörigkeit 0 oder 1 möglich ist sondern auch dazwischen Werte möglich sind.
Beschreibe das Ablaufschema der Fuzzy Logik Modelle.
Das Modell besteht aus der Fuzzifizierung, der Fuzzy Regelbasis und der Defuzzifizierung.
In die Fuzzifizierung gelangen numerische Werte (Crisp Values), die in linguistische Terme umgewandelt werden. Diese Terme werden wiederum durch die Fuzzy Regelbasis auch als linguistische Terme ausgegeben. Im letzen Schritt werden diese Terme bei der Defuzzifizierung in numerische Werte umgewandelt
Was sind linguistische Variablen?
Linguistische Variabeln sind Werte, die aus Wörtern oder Sätzen (linguistischen Konstruktionen) bestehen. Linguistishe Konstruktionen (oder Begriffe) gehören zu einer Fuzzy-Menge, die in Bezug auf eine Basisvariabel definiert sind
Was ist Fuzzifizierung?
Bei der Fuzzifizierung wird ein realer skalarer (numerischer) Wert in einen Fuzzy-Wert umgewandelt.
Was ist eine Fuzzy Inferenz?
Bei der Fuzzy Inferenz wird eine gegebene Eingabe einer Ausgabe von linguistischen Variablen unter Verwendung von Fuzzy Logik (WENN - DANN Regeln) zugeordnet
Was ist die Defuzzifizierung?
Bei der Defuzzifizierung werden Fuzzy-Werte, also linguistische Begriffe, in numerishe Ausgabewerte umgewandelt
Welches Problem können Fuzzy Logikmodelle lösen?
Reale ökologische Kausal- und Funktionszusammenhänge sind so komplex, dass eine präzise Modellierung und zuverlässige Prognose sinnlos ist. Fuzzy Logikmodelle lösen diese Problem.
Welche Hydrologischen Zonen gibt es?
- Krenal = Quelle
- Rhitral = Oberlauf
- Potamal = Mittel- und Unterlauf, sowie Mündung
Welche Fischregionen gibt es?
- Salmoniden = Oberlauf
- Zypriniden = Mitte- und Unterlauf
- Brackwasser = Mündung
Welche Fische (Fischzonierung) findet man in den jeweiligen Gewässerzonen?
- Forelle und Äsche = Oberlauf
- Barbe = Mittellauf
- Brachse = Unterlauf
- Kaulbarsch/Flunder = Mündung
Wie funktioniert die Fuzzifiziete Zuordnung am Beispiel der Fischzonierung?
Anstatt die jeweilige Fischart einer Gewässerzone zuzuordnen, kann durch die Fuzzifizierung ein fließender Übergang geschaffen werden, bei dem auch Fische aus anderen Gewässerzonen mit einer weniger häufigen Auftrittswahrscheinlichkeit in der betrachteten Gewässerzone vorkommen.
Welche grundlegenden logischen Operatoren für Fuzzy Logik gibt es?
- NOT: 1-a
- AND: a*b; min(a,b)
- OR: a + b -a*b; max(a,b)
Was sind zusammengefasst die Vorteile von Fuzzy Logik Modellen?
- Berücksichtigung von Unsicherheiten und Unschärfe in vorliegenden Informationen/Prozessen
- Möglichkeit der Modellierung auf der Basis von linguistischen Zusammenhängen
- Erweiterung der traditionellen Booleschen Logik durch partielle Wahrheitswerte
- geeignet für die Modellierung komplexer Systeme und Probleme, die nicht exakt numerisch beschrieben werden können
- Möglichkeit zur Integration von Expertenwissen und menschlichem Urteilsvermögen in eine Modellierung
