fuzzylogiikkaan

Fuzzylogiikka on epävarmuuden ja epätarkkuuden käsittelyyn tarkoitettu logiikkajärjestelmä, jossa totuusarvot voivat olla 0 ja 1 väliltä. Keskeinen käsite on fuzzy-joukko, jonka jäsenyysaste mittaa, kuinka vahvasti havainto kuuluu joukkoon. Fuzzylogiikan idea on mahdollistaa päättely ja ohjaus epätarkoissa oloissa käyttämällä lieviä arvoja. Sen juuret ovat Lotfi A. Zadehin 1960-luvulla kehittämissä konsepteissa, ja varhaiset ideat kiteytyivät 1965 julkaistussa artikkelissa. Toisin kuin klassinen logiikka, fuzzylogiikka tunnistaa epätarkkuuden sen sijaan että kohtelisi epävarmuuden vain totena tai epätoten.

Keskeisiä käsitteitä ovat fuzzy-joukot, joissa jäsenyysaste on 0–1. Fuzzifikaatio muuntaa mittausarvot epäselviksi jäsenyysasteiksi, joita käytetään sääntöperustaisessa päättelyssä. Tyypillisiä jäsenyysmallinnuksia ovat kolmiomainen, trapezoidinen ja Gaussin kaltainen jäsenyysfunktio. Päättelyyn kuuluu sääntöjen yhdistäminen ja defuzzifikaation kautta palautetaan tulos todelliseen arvoon. Tehtäväjakoon liittyy Mamdani-inferenssi sekä Sugeno-inferenssi: Mamdani-pohjaisessa päättelyssä tulos on kielellinen yleistys, kun taas Sugeno käyttää matemaattisia, usein lineaarisia, funktioita.

Fuzzylogiikkaa sovelletaan laajasti ohjausjärjestelmissä (esimerkiksi ilmastoinnissa ja moottorien hallinnassa), teollisuusprosesseissa, robotiikassa sekä kuvankäsittelyssä ja päätöksentekoon. Käytännössä se tarjoaa keinon käsitellä epätarkkuutta ilman täsmällistä tilastollista mallia. Järjestelmät voivat oppia sääntökokoelmin, muuttaa päätöksentekoa dynaamisesti ja näyttää tuloksia, jotka vastaavat inhimillistä päättelyä.

Rajoitteita ovat sääntöjen ja jäsenyysfunktioiden laadun riippuvuus asiantuntijakokemuksesta sekä datasta, vaativa mallin ylläpito ja tulosten tulkinnan haasteet. Fuzzylogiikka ei aina paranna suorituskykyä, erityisesti jos data on runsasta eikä epätarkkuus ole keskeinen tekijä. Lisäksi standardointi ja vertailtavuus ovat haasteita joillakin sovellusalueilla.