Fuzzy logic технология: Режим стирки Fuzzy Logic в стиральных машинах Electrolux

Чарльз Элкан, доцент кафедры информатики и инженерии Университета Калифорния в Сан-Диего предлагает следующее определение:

«Нечеткая логика — это обобщение стандартной логики, в которой концепция может имеют степень истинности от 0,0 до 1,0. Стандарт логика применяется только к концепциям, которые полностью верны (имеющим степень истины 1. 0) или полностью ложный (имеющий степень истинности 0,0). Нечеткая логика предполагается использоваться для рассуждений о неопределенных по своей сути концепциях, таких как «рост». Например, мы могли бы сказать, что «Президент Клинтон высокий», с степень правда 0.9.

«Оказывается, полезными приложениями нечеткой логики являются не в искусственный интеллект высокого уровня, а на более низком уровне машина контроль, особенно в потребительских товарах. Обычно нечеткие контроллеры реализован в виде программного обеспечения, работающего на стандартных микропроцессорах.А мало были созданы микропроцессоры специального назначения, которые выполняют нечеткие операции непосредственно в оборудовании, но даже они используют двоичный цифровой (0 или 1) сигналы на самый низкий уровень оборудования. Есть несколько исследовательских прототипов компьютер микросхемы, которые используют аналоговые сигналы на самом низком уровне, но эти чипы имитируют работа нейронов, а не нечеткая логика ».

Шломо Зильберштейн, ассистент профессор кафедры информатики университета Массачусетса в Амхерсте, предоставляет дополнительную информацию и более нечеткие анализ U.С. президент:

«Нечеткая логика — это метод представления и управления неуверенный Информация. В более традиционной логике высказываний каждый факт или предложение, такое как «завтра будет дождь», должно быть либо правда или ложь. Тем не менее, большая часть информации о мире, которую используют люди, включает в себя некоторые степень неопределенности. Как теория вероятностей, нечеткая логика прикрепляет числовой значения от 0 до 1 для каждого предложения, чтобы представить неуверенность.Но в то время как теория вероятностей измеряет, насколько вероятно то предположение должно быть правильным, нечеткая логика измеряет степень который предложение правильное. Например, предложение «Президент Клинтон young ‘может иметь степень правильности 0,8.

«Важное различие между вероятностной информацией и нечеткая логика в том, что нет неопределенности относительно возраста президента скорее о степени его соответствия категории «молодой». ‘ Много термины, такие как «высокий», «богатый», «знаменитый» или «темный» действительны только для определенных степень, когда применяется к конкретному человеку или ситуации. Нечеткая логика пытается измерить эту степень и позволить компьютерам манипулировать такими Информация.

«Нечеткая логика была сформулирована Лотфи Заде из Калифорнийский университет в Беркли в середине 1960-х годов на основе более ранняя работа в области теории нечетких множеств. Заде также сформулировал понятие нечеткого контроль, позволяющий использовать небольшой набор «интуитивно понятных правил» чтобы контролировать работу электронных устройств.В 1980-е годы нечеткие контроль стала огромной индустрией в Японии и других странах, где была интегрированный в бытовую технику, такую ​​как пылесосы, микроволновые печи и видео камеры. Такие приборы могут автоматически адаптироваться к различным условия; например, пылесос будет сильнее всасывать особенно грязная зона. Одним из преимуществ нечеткого управления является то, что он может быть легко реализован на стандартном компьютере.

«Несмотря на коммерческий успех, нечеткая логика остается спорная идея в сообществе искусственного интеллекта.Многие исследователи подвергнуть сомнению последовательность и достоверность методов, используемых для «обоснования» нечеткая логика.

Джейкоби Картер из Национальной биологической службы Водно-болотные угодья Исследовательский центр в Лафайете, штат Луизиана, разъясняет разницу между нечеткими и традиционная логика; он также предлагает более оптимистичную оценку принадлежащий потенциал нечеткой логики для искусственного интеллекта (AI):

«Традиционная теория логики, которую иногда называют« четкой логикой », использует три логики операций — И, ИЛИ и НЕ — и возвращает либо 0, либо 1.Так же, традиционная теория множеств, или «четкая теория множеств», приписывает объекты либо членство или непринадлежность к классу или группе, которые были назначенный строгие математические границы, например, 80 градусов Фаренгейт тепло, а 81 градус по Фаренгейту — это жарко. В нечеткой логике три операции И, ИЛИ и НЕ возвращать степень членства, которая является числом от 0 до 1.

«Теория нечетких множеств использовалась в коммерческих приложениях экспертные системы и устройства управления поездами и лифтами; это также было в сочетании с нейронные сети для управления производством полупроводников.По включение нечеткая логика и нечеткие множества в производственных системах, значимые улучшения были получены во многих системах искусственного интеллекта. Этот подход был особенно успешно с неоднозначными наборами данных или когда правила несовершенно известно «

Гейдар А. Малки, ассистент профессор Технологического колледжа Университета Хьюстон, предоставил дальнейший взгляд на вероятные применения нечетких логика:

«Все чаще люди в промышленности и академических кругах изучают преимущества нечеткой логики и связанных с ней технологий.Нечеткая логика может быть используется для ситуации, в которых обычные логические технологии не работают. эффективный, такой как системы и устройства, которые нельзя точно описать математический модели, которые имеют значительные неопределенности или противоречивый условия и устройства или системы с лингвистическим управлением. Как Lotfi Заде однажды заявил, что нечеткая логика не заменит обычная логика (компьютеры) или методологии, скорее он будет дополнять их в обстоятельства, когда традиционные подходы не решают проблема эффективно.

«В последние годы растет интерес к нечетким логика, как в промышленность и научные круги. Текущие приложения включают моделирование, оценка, оптимизация, принятие решений, контроль, диагностика и Информация. В В частности, нечеткая логика лучше всего подходит для систем управления поля. Для Например, нечеткая логика применялась в таких областях, как прогноз поломки ядерных реакторов в Европе, прогноз землетрясений в Китае, и метро контроль в Японии.

«Одним из наиболее заметных применений нечеткой логики является антиблокировочная система. система торможения встречается во многих современных автомобилях. Правила контроля, которые описать антиблокировочная тормозная система может состоять из таких параметров, как скорость машины, тормозное давление, температура тормозов, интервал между Приложения тормозов и угла бокового движения автомобиля к его вперед движение. Диапазон значений этих параметров все непрерывный, открытый для интерпретация инженером-проектировщиком.Одно такое правило в антиблокировочная тормозная система система могла быть:

ЕСЛИ температура тормозов «теплая» И скорость «не очень» быстро, затем тормоз давление «немного снизилось».

«Температура может иметь различные состояния, например, холодная, прохладно, тепло и горячей; диапазон этих лингвистических терминов может быть точно определяется определение функций принадлежности экспертом.

«Многие потребительские товары используют нечеткую логику в своих операция.Также существует множество микросхем (процессоров) нечеткой логики, которые построен, чтобы делать специальные задачи без использования обычных компьютеров. Перспектива для нечетких поэтому логика очень многообещающая «.

Не все могут игнорировать юмористический потенциал концепции. такие как нечеткие логика. Джим Дидерих, профессор математики в Университет Калифорния в Дэвисе работает над приложениями нечетких логика в биологические системы. Недавно он опробовал методы нечеткой логики. на одной специализированный набор биологических систем — его ученики — когда он предложил следующие правила для одного из его курсов

Особый Темы по математике Математика 180-01

Нечеткие множества, числа и логика

Информация о курсе

1. Промежуточный срок будет дан примерно в середине срока.
2. Финал будет дан примерно в последний раз.
3. Домашние задания будут назначаться достаточно регулярно.
4. Промежуточные и финальные экзамены обычно считаются существенная часть комплектации.
5. Домашнее задание не будет несущественным при подсчете в составе класса.
6. Отличный финал приведет к несколько отличному оценка.
7. Надежная работа в двух из трех областей: среднесрочная, заключительная и домашнее задание, даст твердую оценку.
8. Хорошая домашняя работа несколько компенсирует плохие экзамены.
9. Ваша оценка будет нечеткой лингвистической бюрократической терминологическое значение.
10. Если вы этого не понимаете к концу квартала, ваша оценка будет отражать это.

Что такое технология нечеткой логики? И почему это в моей рисоварке?

ИИ, машинное обучение, нейронные сети — кажется, в наши дни технологические модные словечки повсюду — и их число растет. Но один странно звучащий термин на самом деле существует уже довольно давно — и что еще более удивительно, это то, что его можно найти во время работы прямо внутри вашей рисоварки. Он называется нечеткой логикой и, хотите верьте, хотите нет, он может помочь вам приготовить отличные блюда из риса (а также, конечно, в некоторых других приложениях!).

Итак, если вы слышали этот термин, но никогда не знали, что это такое и как оно работает, то самое время удивиться, потому что сегодня я собираюсь попытаться поднять крышку этой технологии и объяснить, как она помогает довольно обыденное задание — приготовить горшочек с рисом.

Итак, что такое нечеткая логика?

Ну, прежде всего, объясним, чего в нем нет.

Это не новость!

Хотите верьте, хотите нет, но концепция нечеткой логики была впервые разработана в начале 1960-х годов доктором Р.Заде, математик, который придумал этот термин, работая над анализом естественного языка — другими словами, пытаясь заставить компьютеры понимать разговорный язык.

Понимание языка на самом деле очень сложно и требует большей тонкости, чем просто двоичная логика, в которой компьютеры хороши. Итак, д-р Заде рассмотрел «степени достоверности», что похоже на определение скользящей шкалы между истинным (1) и ложным (0). Так, например, отсутствие тепла будет 0, полное тепло будет 1, но идеальное тепло может быть, скажем, 0.5.

На самом деле это более точное представление о том, как работает наш мозг — большинство из нас не является «полноценным» или «полноценным»; у нас есть промежуточные степени мнений или действий. Так и с нечеткой логикой. Но что я слышу, вы спрашиваете? Что ж, когда дело доходит до тонкого кулинарного искусства, оказывается, что применение нечеткой логики дает интересные результаты.

Приложения нечеткой логики

Оказывается, что при моделировании реального мира нечеткая логика лучше подходит, чем просто включение и выключение двоичного кода.Вот почему он нашел свое применение во множестве интересных приложений, таких как распознавание лиц, распознавание речи и даже в более скромных приложениях, таких как регулирование температуры в кондиционерах.

На самом деле, довольно часто можно найти эту раннюю технику ИИ, которая используется везде, где есть что-то, что нужно измерить, изменить или контролировать.

Итак, помимо передовой робототехники и смартфонов, вы также можете найти нечеткую логику во многих бытовых приборах, таких как пылесосы, стиральные машины и, конечно же, рисоварки.

Преимущества нечеткой логики

Нечеткая логика в основном используется в системах управления, которые имеют ряд переменных (температура, уровень воды, время — уже понятно?), И она может сделать множество задач, которые, по сути, довольно сложны, намного проще.

Вот некоторые преимущества технологии нечеткой логики:

• Он может быть очень точным и давать повторяемые и последовательные результаты
• Имеет множество приложений
• Может использоваться в относительно сложных (мало переменных) и очень сложных (тысячи переменных) системах
• Это широко распространено и дешево для реализации с помощью специализированных микросхем

Недостатки

Конечно, это не все рисовая грядка — извините, розы. Как и большинство современных технологий, нечеткая логика также имеет несколько недостатков:

• Это требует вычислительной мощности, поэтому может замедлять работу системы
• Не работает в реальном времени
• Это дороже, чем его отсутствие 🙂
• Дешевый FL может быть подвержен ошибкам, что приведет к непредсказуемым конечным результатам
• Может увеличить мощность потребление

Вот видео, чтобы помочь объяснить

Устройства нечеткой логики и нечеткие

Японцы любят эту технологию, поэтому неудивительно, что она присутствует во многих их устройствах, включая скромную рисоварку.

Плита, которую я использую сам, например от Zojirushi, имеет нечеткую логику. Фактически, они используют улучшенную версию, называемую «нейронечеткой логикой», которая работает исключительно хорошо. Я навсегда избавился от мягкого и пережаренного риса с моего обеденного стола

Топ-3 рисоварки с нечеткой логикой

Хотя на рынке много рисоварок, эта высокотехнологичная технология, кажется, появляется только в немногих избранных — по крайней мере, пока — но это число растет. Если вы хотите добиться идеальных результатов благодаря искусственному интеллекту, то вот мои 3 главных рекомендации для рисоварок с нечеткой логикой.

Лучшие 3 рисоварки с нечеткой логикой

Cuckoo CRP-DHSR0609FD Многофункциональная и программируемая электрическая индукционная плита для рисования под давлением

Это действительно Роллс-Ройс из рисоварок (или это Роллс Райс). В ней реализованы почти все технологии, которые вы только можете себе представить для рисоварки, но у нее также есть соответствующая цена.

Если бюджет не является проблемой, то это одна из лучших рисоварок, которые вы можете купить в настоящее время. Он полностью программируемый и выглядит так же хорошо, как и работает с большим синим ЖК-дисплеем и четким меню и кнопками навигации на передней панели.Однако вы покупаете его не за внешний вид — вы покупаете его за впечатляющую технику.

Он оснащен продвинутой и удивительно хорошей голосовой навигацией, поддерживающей корейский, английский и китайский языки. Как это для того, чтобы произвести впечатление на гостей за ужином!

Усовершенствованная нечеткая логика с интеллектуальным алгоритмом приготовления означает, что он может определять тип зерна и регулировать температуру и время приготовления, чтобы каждый раз обеспечивать потрясающие результаты. Никакого беспорядка, никаких хлопот, никаких догадок.

Его запатентованная внутренняя чаша с алмазным покрытием X-wall обеспечивает равномерное распределение тепла, а благодаря системе индукционного нагрева, которая обеспечивает точный контроль и равномерный нагрев, вы действительно не ошибетесь.

Его очень легко чистить, и на него распространяется гарантия от уважаемого производителя.

Если бы я мог дать этой модели 6 звезд, я бы поставил — это так хорошо.

Если вы ходите по магазинам, можно подобрать один за оттенок менее 500 долларов, так что это недешево, но если качество и постоянство — ваша особенность, тогда вы просто не можете купить лучшую плиту сегодня.

• Эффективный и интеллектуальный: полностью программируемый, с синим ЖК-дисплеем, 14 функций приготовления пищи, это ваш личный помощник на кухне. С голосовой навигацией для корейского, английского и китайского языков. Надежная система вентиляции из нержавеющей стали.
• Более быстрое и разумное приготовление: приготовление пищи без проблем — это просто с нечеткой логикой и интеллектуальным алгоритмом приготовления, который определяет тип зерна, температуру и время приготовления. Благодаря индукционному нагреву ваши любимые блюда будут готовы в кратчайшие сроки, без каких-либо догадок.
• Профессиональное качество: внутренняя чаша с алмазным покрытием X-wall обеспечивает оптимальную температуру и распределение тепла по всей вашей еде.Антипригарная поверхность, не царапающаяся, и удобная кнопка открытия крышки в одно касание обеспечивают легкую очистку.
• Безопасность прежде всего: мы приложили все усилия, чтобы наша электрическая рисоварка была такой же безопасной, как и простой в использовании! Благодаря автоматическому выпуску пара и давления, устройству блокировки крышки, автоматическому контролю температуры и сигналу тревоги при перегреве мы ставим вашу безопасность на первое место.
• Торговая марка, которой доверяют: Обладая 40-летним опытом, компания Cuckoo усовершенствовала искусство приготовления риса. Присоединяйтесь к сообществу Cuckoo и наслаждайтесь превосходно приготовленным рисом, приготовленным в кратчайшие сроки в вашей модернизированной и стильной рисоварке, которая украсит любую кухню.Объем: 1,08 л / 6 чашек

.

Tatung TFC-5817 Micom Fuzzy Logic Мультиварка и рисоварка

Tatung, возможно, не очень известный бренд, но они делают надежные устройства и существуют уже давно. Мне нравится внешний вид этой модели. Она компактна, легко чистится и обладает всеми обычными функциями, которые вы ожидаете найти в рисоварке

Он имеет хорошую емкость 8 чашек (сырых), поэтому он достаточно большой для большинства домашних хозяйств. Он также имеет режим подогрева, таймер и красивый, легко читаемый светодиод с 8 предустановленными программами, так что его удобство использования хорошо оценивается.

Конечно, его не было бы в этом разделе, если бы в нем не было нечеткой логики — и я рад сообщить, что я вообще не столкнулся с какими-либо проблемами, когда использовал его. Его легко программировать, и он дает стабильно хорошие результаты.

Это далеко не изощренность двух других моделей в этом разделе, но, я должен сказать, я был приятно удивлен Tatung, и, если у вас небольшой бюджет или вы просто хотите без излишеств со встроенной нечеткой логикой тогда это модель для вас.

• 8 чашек (сырых).
• Нечеткая логика. Таймер и светодиодный дисплей.
• 8 предустановленных программ приготовления
• Коричневый рис, каша, медленноварка, пар, тушеное мясо, суп, овсянка, разогрев.
• 3 Избранные программы быстрого приготовления. Быстрое приготовление риса, приготовление белого риса, приготовление конджи-риса

Zojirushi NS-ZCC10 Neuro Fuzzy Rice Cooker and Warmer

Моя любимая плита из трех и та, которая принадлежит мне

Эта симпатичная на вид маленькая рисоварка оснащена понятной, простой для понимания цифровой панелью управления с большими, жирными и простыми в использовании кнопками.

Его легко чистить, он компактный и, конечно же, отличается знаменитым качеством сборки и надежностью Zojirushi, поэтому у вас не будет проблем с производительностью.

Большинство функций доступны в одно касание, включая режим поддержания тепла и функции повторного нагрева, и поставляется с таймером и адекватными, если не впечатляющими, 5 1/2 чашки (емкость для сырых продуктов). Лично я никогда не считал это проблемой, но если вы регулярно готовите для больших групп, вы можете подумать о плите большей емкости

Но это продвинутая нечеткая логика, которая действительно выделяет его в моей книге.Вся концепция была первоначально разработана Zojirushi, и с тех пор они находятся в авангарде технологий. Я никогда, и я имею в виду, никогда не сжигал рис и не страдал от недоедания или переваривания риса при использовании этой машины. Надежность и последовательность — слова, которые действительно не передают эту рисоварку должным образом.

Это немного дороговато, но стоит каждого цента в моей книге.

• Компьютеризированная рисоварка на 5-1 / 2 чашки и подогреватель с передовой технологией Neuro Fuzzy logic. Настенный
• Выбор из нескольких меню; автоматические циклы поддержания тепла, расширенного поддержания тепла и повторного нагрева. Электрические характеристики — 120 В / 680 Вт
• Сферическая внутренняя сковорода с антипригарным покрытием обеспечивает равномерный нагрев; ЖК-часы и таймер; выдвижной шнур
• Настройки меню включают белый (обычный / суши, более мягкий или более твердый), смешанный, кашевый, сладкий, полу-коричневый, коричневый, без ополаскивания и быстрое приготовление
• Размеры примерно 14 на 8 на 9 дюймов; Ограниченная гарантия сроком на 1 год. Размеры (Ш x Г x В): 10-1 / 8 x 13 x 8-1 / 8 дюймов

Сводка

Нечеткая логика звучит как что-то из научно-фантастического фильма, но, уверяю вас, она здесь и сейчас работает! Моделируя то, как люди интерпретируют реальный мир и взаимодействуют с ним, этот ИИ позволяет вашей рисоварке вносить точные корректировки, а не принимать решения на основе двоичной (0 или 1) логики.

Это означает более качественное и последовательное приготовление и отличный вкус риса правильной консистенции — все это контролируется варочной панелью и не полагается на свои «навыки».

Это может показаться устрашающим, но, поверьте мне, после того, как вы воспользуетесь рисоваркой с нечеткой логикой, вы никогда не вернетесь назад.

Как всегда, я надеюсь, что вы нашли это полезным, и, если у вас есть какие-либо вопросы или комментарии о нечеткой логике и о том, как она работает с рисоварками, оставьте комментарий ниже

Еще раз спасибо

Лилия

Определение нечеткой логики

Что такое нечеткая логика?

Нечеткая логика — это подход к обработке переменных, который позволяет обрабатывать несколько значений с помощью одной и той же переменной.Нечеткая логика пытается решить проблемы с открытым, неточным спектром данных, что позволяет получить массив точных выводов. Нечеткая логика предназначена для решения проблем путем рассмотрения всей доступной информации и принятия наилучшего возможного решения с учетом входных данных.

Ключевые выводы

• Нечеткая логика обеспечивает более совершенную обработку дерева решений и лучшую интеграцию с программированием на основе правил.
• Теоретически это дает подходу больше возможностей для имитации реальных жизненных обстоятельств.
• Нечеткая логика может использоваться количественными аналитиками для улучшения выполнения своих алгоритмов.

Понимание нечеткой логики

Нечеткая логика проистекает из математического изучения нечетких понятий, которое также включает нечеткие наборы данных. Математики могут использовать различные термины, говоря о нечетких концепциях и нечетком анализе. В широком смысле эти термины классифицируются как нечеткая семантика.

На практике все эти конструкции допускают множественные значения «истинного» условия.Вместо того, чтобы числовое значение True было равно 1, а False — 0 (или наоборот), условие True могло быть любым числом значений меньше единицы и больше нуля. Это дает алгоритмам возможность принимать решения на основе диапазонов ценовых данных, а не одной дискретной точки данных.

Вопросы нечеткой логики

Нечеткая логика в ее самом основном смысле разрабатывается посредством анализа типа дерева решений. Таким образом, в более широком масштабе он формирует основу для систем искусственного интеллекта, запрограммированных с помощью выводов, основанных на правилах.

Как правило, термин нечеткий относится к огромному количеству сценариев, которые могут быть разработаны в системе, подобной дереву решений. Разработка протоколов нечеткой логики может потребовать интеграции программирования на основе правил. Эти правила программирования можно назвать нечеткими множествами, поскольку они разрабатываются по усмотрению всеобъемлющих моделей.

Нечеткие множества также могут быть более сложными. В более сложных аналогиях программирования программисты могут иметь возможность расширить правила, используемые для определения включения и исключения переменных.Это может привести к более широкому диапазону вариантов с менее точными основанными на правилах рассуждениями.

Нечеткая семантика в искусственном интеллекте

Концепция нечеткой логики и нечеткой семантики является центральным компонентом программирования решений искусственного интеллекта. Решения и инструменты искусственного интеллекта продолжают расширяться в экономике в целом ряде секторов, так как расширяются возможности программирования на основе нечеткой логики.

IBM Watson — одна из самых известных систем искусственного интеллекта, использующая вариации нечеткой логики и нечеткой семантики.В частности, в финансовых услугах нечеткая логика используется в машинном обучении и технологических системах, поддерживающих результаты инвестиционной разведки.

В некоторых продвинутых торговых моделях интеграция математики нечеткой логики также может использоваться, чтобы помочь аналитикам создавать автоматические сигналы покупки и продажи. Эти системы помогают инвесторам реагировать на широкий спектр изменяющихся рыночных переменных, влияющих на их инвестиции.

В передовых моделях торговли программным обеспечением системы могут использовать программируемые нечеткие наборы для анализа тысяч ценных бумаг в режиме реального времени и предоставления инвестору наилучших доступных возможностей.Нечеткая логика часто используется, когда трейдер пытается учесть несколько факторов. Это может привести к ограниченному анализу торговых решений. Трейдеры также могут иметь возможность программировать различные правила для заключения сделок. Два примера включают следующее:

Правило 1. Если скользящая средняя низкая и индекс относительной силы низкий, то продавайте.

Правило 2: Если скользящая средняя высокая, а индекс относительной силы высокий, покупайте.

Нечеткая логика позволяет трейдеру запрограммировать свои собственные субъективные выводы на низком и высоком уровне в этих базовых примерах, чтобы получить свои собственные автоматические торговые сигналы.

Fuzzy Logic Преимущества и возможности использования технологии приготовления риса

Мы можем получить компенсацию от компаний, чьи продукты мы рассматриваем, если вы перейдете по нашим партнерским ссылкам. Как партнер Amazon я зарабатываю на соответствующих покупках.

Что такое технология нечеткой логики?

Современные рисоварки от таких брендов, как Zojirushi, теперь оснащены технологией нечеткой логики, чтобы помочь как новичкам, так и опытным ценителям риса достичь совершенства при приготовлении своих любимых зерен.

Термин «нечеткая логика» был фактически введен несколько десятилетий назад для описания типа технологии, которая была способна учитывать несколько переменных или факторов одновременно. Это современная технология, и вы найдете ее не только в топовых корейских рисоварках и японских рисоварках, но и в брендах по всему миру.

Нечеткая логика позволяет программному обеспечению и машинам выбирать конкретный режим действий на основе ранее существовавших переменных.

FUzzy Logic в рисоварке

Zojirushi’s Induction Heating Pressure Rice Cooker & Warmer (NP-NVC10) — одна из лучших моделей производителей рисоварок, использующих нечеткую логику (и почти все, что вы можете себе представить).

Когда нечеткая логика была применена к процессу приготовления риса, производители обнаружили, что теперь у них есть доступ к совершенно новому способу идеального приготовления риса каждый раз.

Секрет нечеткой логики заключается в ее способности собирать несколько факторов или переменных одновременно, следуя определенному набору заранее определенных инструкций.

Преимущества нечеткой логики в рисоварках

Чтобы расширить ваши текущие знания о нечеткой логике, мы взяли на себя смелость собрать ее основные применения и преимущества при включении в рисоварки:

1: Умный выбор

Включение нечеткой логики в рисоварки позволило машинам этого типа более разумно реагировать на основные факторы, влияющие на конечный результат, такие как внезапные изменения температуры внутри продукта, время, необходимое для разогрева всей посуды. вверх и т. д.

Точные измерения устройства в сочетании с интеллектуальными возможностями принятия решений действительно поднимают рисоварки на новый уровень!

2: Разнообразные стили приготовления

В традиционных рисоварках есть только один режим готовки для всех видов риса. Если вы большую часть времени готовите только один вид риса, это ограничение не должно быть проблемой.

Однако, если вы готовите с использованием клейкого риса и других особых сортов риса, вам нужно больше возможностей для приготовления идеально приготовленного риса в домашних условиях.Технология нечеткой логики позволяет пользователям выбирать определенный тип текстуры для каждой партии риса.

Например, если вы готовите клейкий рис, чтобы насладиться десертами Юго-Восточной Азии, в которых в качестве основного ингредиента используется клейкий рис, вы можете выбрать настройку «липкой» текстуры, чтобы зерна риса не пересыхали слишком сильно.

3: Точное приготовление дает лучшие результаты

Еще одним преимуществом технологии нечеткой логики является то, что производители теперь могут программировать точные фазы приготовления, чтобы гарантировать адекватное приготовление специальных сортов риса.

Например, знаете ли вы, что коричневый рис необходимо предварительно замочить, прежде чем будет применена основная температура приготовления? Предварительное замачивание необходимо для того, чтобы приготовленный рис был влажным и нежным.

Конечно, вы можете выполнить предварительное замачивание самостоятельно, но это может быть неудобно для некоторых любителей риса.

Люди обычно покупают рисоварки, потому что у них нет лишнего времени, чтобы внести изменения в свой рис, пока готовятся зерна.

Приготовление риса в кастрюле вручную — это нелегкий навык. Вы можете легко сжечь рис, если не используете правильную температуру приготовления.

Вот почему умные рисоварки с нечеткой логикой, такие как Zojirushi NS-ZCC18, являются отличным выбором для людей, у которых может не быть времени научиться готовить рис по старинке.

Что такое нечеткая логика? — MATLAB и Simulink

Описание нечеткой логики

В последние годы появилось множество и разнообразие приложений нечеткой логики. значительно увеличился. Область применения варьируется от потребительских товаров, таких как фотоаппараты, видеокамеры, стиральные машины и микроволновые печи в промышленных процессах контроль, медицинское оборудование, системы поддержки принятия решений и портфолио выбор.

Чтобы понять, почему расширилось использование нечеткой логики, вы должны сначала понять, что такое Имеется в виду нечеткая логика.

Нечеткая логика имеет два разных значения. В узком смысле нечеткая логика — это логическая система, являющаяся продолжением многозначной логики. Однако в более широком смысловая нечеткая логика (FL) почти синоним теории нечетких множеств, теории который относится к классам объектов без четких, четко определенных границ.В В таких случаях членство в наборе зависит от степени. С этой точки зрения нечеткие логика в узком смысле — это ветвь FL. Даже в более узком определении нечеткая логика отличается как по концепции, так и по содержанию от традиционных многозначных логические системы.

В программном обеспечении Fuzzy Logic Toolbox ™ нечеткая логика должна интерпретироваться как FL, то есть нечеткая логика в широком смысле. Основные идеи, лежащие в основе FL, объясняются в Основах нечеткой логики.Что можно добавить, так это то, что основные концепция, лежащая в основе FL, — это лингвистическая переменная, то есть переменная, чья значения — это слова, а не числа. Фактически, большая часть FL может рассматриваться как методика вычислений со словами, а не числами. Хотя слова по своей природе менее точные, чем числа, их использование ближе к человеческой интуиции. Кроме того, вычисления со словами используют допуск к неточности и, следовательно, снижает стоимость решения.

Еще одна базовая концепция FL, которая играет центральную роль в большинстве ее приложений, является нечетким правилом «если-то» или просто нечетким правилом. Несмотря на то что Системы на основе правил имеют долгую историю использования в искусственном интеллекте (ИИ), что в таких системах отсутствует механизм работы с нечеткими следствиями и нечеткие антецеденты. В нечеткой логике этот механизм обеспечивается исчислением нечеткие правила.Исчисление нечетких правил служит основой для того, что можно было бы назвать нечеткий язык зависимостей и команд (FDCL). Хотя FDCL не используется явно в наборе инструментов, это фактически одна из его основных составляющих. В Для большинства приложений нечеткой логики решение нечеткой логики на самом деле является перевод человеческого раствора в FDCL.

Тенденция, которая становится все более заметной, связана с использованием нечеткой логики в сочетание с нейрокомпьютингом и генетическими алгоритмами.В более общем смысле, нечеткая логика, нейрокомпьютеры, и генетические алгоритмы можно рассматривать как основные составляющие того, что можно было бы назвать мягкими вычислениями. В отличие от традиционных жестких вычислений, мягкие вычисления учитывает неточность реальной Мир. Руководящий принцип мягких вычислений: используйте терпимость к неточность, неуверенность и частичная истина для достижения управляемости, надежности и низкая стоимость решения.В будущем мягкие вычисления могут играть все более важную роль. важную роль в концепции и проектировании систем, чей MIQ (Machine IQ) намного выше, чем у систем, разработанных традиционными методами.

Среди различных комбинаций методологий мягких вычислений та, которая имеет наиболее заметной на данном этапе является нечеткая логика и нейрокомпьютеры, ведущие к нейронечетким системам. В рамках нечеткой логики такие системы играют особенно важную роль. важную роль в выведении правил из наблюдений.Эффективный метод разработанный доктором Роджером Джангом для этой цели называется ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Система вывода). Этот метод — важная составляющая набора инструментов.

Нечеткая логика приближается к человеческим рассуждениям и хорошо справляется с балансировкой компромисс между точностью и значимостью. Например, когда кто-то предупреждает объект, падающий на них, точная масса и скорость не необходимый.

Нечеткая логика — это удобный способ сопоставить пространство ввода с пространством вывода. Рассматривать следующие примеры.

• Имея информацию о том, насколько хорошо было ваше обслуживание в ресторане, Система нечеткой логики подскажет, какой должна быть подсказка.

• С указанием того, насколько горячая вода вам нужна, будет нечеткая логика. Система может отрегулировать клапан крана на правильную настройку.

• С информацией о том, как далеко находится объект вашей фотографии, Система нечеткой логики может сфокусировать объектив за вас.

• С информацией о том, насколько быстро едет машина и насколько сильно мотор работает, система нечеткой логики может переключать передачи за вас.

Нечеткая система ведет себя как черный ящик, который сопоставляет входное пространство с выходным. космос. Например, вы можете отобразить пространство ввода всех возможных ресторанных услуг. рейтинги для всех возможных значений чаевых.

Для определения подходящего количества чаевых необходимо сопоставить входные данные с соответствующие выходы.Между входом и выходом на предыдущем рисунке показан черный ящик, который может содержать любое количество вещей: нечеткие системы, линейные системы, экспертные системы, нейронные сети, дифференциальные уравнения, интерполированные многомерные справочные таблицы или даже духовный наставник, и это лишь некоторые из возможные варианты.