إن أحد التطبيقات الرئيسية للمنطق الضبابي هو تصميم نظام تحكم، إن متحكمات المنطق الضبابي (Fuzzy logic controllers (FLC يمكن أن تستعمل لتصميم أنظمة التحكم حيث انه من الصعوبة استخدام تقنيات التحكم التقليدية. لقد اعتمد ضبط المتحكمات الضبابية على المعرفة البشرية الخبيرة و لكن لكون عدد القواعد و المجموعات الضبابية كبير, فان
مشكلة إيجاد القواعد الضبابية المرغوبة مهمة جداً في تطوير الأنظمة الضبابية.إن الغرض من هذه المقالة هو تقديم طريقة لتوليد قواعد ضبابية من الأمثلة باستخدام الخوارزميات الوراثية (genetic algorithms (GA و من أجل ذلك نقترح الخوارزميات الوراثية المشفرة حقيقيا
(real coded genetic algorithms (RCGA لإيجاد تلك القواعد مع
عملية تكرارية للحصول على مجموعة القواعد التي تغطي مجموعة الأمثلة مع قيمة غطاء معرفة بشكل مسبق.
One of the principal applications of fuzzy logic is in control system design. Fuzzy logic controllers (FLC) can be used to control
systems where the use of conventional control techniques may be Problematic. The tuning of fuzzy controllers has tended to rely on human expert knowledge, but where the number of rules and fuzzy sets is large. The Problem of generation desirable fuzzy rule is very important in the development of fuzzy systems. The purpose of this paper is to present a generation method of fuzzy control rules by learning from examples using genetic algorithms (GA). We propose real coded genetic algorithms (RCGA) for learning fuzzy rules, and an iterative process for obtaining set of rules which covers the examples set with a covering value previously defined.
المراجع المستخدمة
Genetic Algorithms; theory and application Ulrich Bodenhofer 2001-2002
Goldberg. D. E. (1989), Genetic Algorithms in Search, Optimization, and Machine Learning, Reading, MA
eds.), Parallel Problem Solving from Nature 2. North-Holland. Baker, J. E. (1995), \Adaptive Selection Methods for Genetic Algorithms," in J. J. Grefenstette (ed.), Proceedings of the First International Conference on Genetic Algorithm )
Hinterding, Robert, Gielewski, Harry and Peachey, T.C. Proceedings of the 3rd International Conference on Genetic Algorithms, 1989. “The Nature of Mutation in Genetic Algorithms” Proceedings of the 6th International on Genetic Algorithms, 1995
George J.Klir /Bo Yuan “Fuzzy Sets and Fuzzy Logic” Theory and Applications, pp 112-140. 2009
يعرض هذا البحث طريقة مقترحة لتصميم نموذج متحكم إشرافي ضبابي للمتحكم
التناسبي التكاملي التفاضلي (PID: Proportional, Integral, Differential) من
خلال شبكات بتري الضبابية المنطقية، و تتميز الطريقة بإظهار قيمة التضبيب لكل
خاصية من خاصيات تابع الانتماء
تعتبر أنظمة التعليق من أهم المكونات في المركبات الحديثة كما أنها تعد أهم عوامل الراحة و الأمان فيها لذلك كان لابد من تأمين متحكم يضمن التفاعل الكامل بين مكونات نظام التعليق و يساعد في اتخاذ القرارات الدقيقة في الوقت المناسب, يقترح البحث تصميم متحكم ب
تم في هذه الدراسة تصميم متحكم عصبوني ضبابي متكيف (ANFIS) و مقارنة
أداءه مع أداء المتحكم المقترح و مع استجابة النموذج الرياضي للمركبة بدون وجود متحكم
(حلقة مفتوحة) و بوجود اضطرابات دخل مختلفة.
الغاية من هذا المقال إلقاء الضوء على آلية و مراحل تصميم متحكم ضبابي عصبوني, يقوم بتحديد انتماء وجه مدخل إلى أي من تعابير الوجه الأربعة التالية و هي الفرح, الحزن, الغضب, و الخوف, و ذلك وفقا للنقاط المميزة في الوجه FCP المأخوذة من نصف الوجه, و المتعلقة
مع دخولنا عصر الذكاء الصنعي فإن الحاجة لتجهيزات منزلية ذكية أضحى أمرا في غاية الأهمية لما يمكن ان تقدمه هذه التجهيزات من توفير الطاقة الكهربائية والموارد المائية التي تعتبر كنوزا على البشرية المحافظة عليها. بالاضافة لمساهمة هذه التجهيزات في حماية الب