【正文】 As you can see, the speed approached the desired value very quickly, did not overshoot and remained stable. It was an exciting and important moment in the history of scientific development. The Mamdani project made use of four inputs: boiler pressure error (how many temperature degrees away from the set point), rate of change of boiler pressure error, engine speed error and rate of change of engine speed error. There were two outputs: control of heat to the boiler and control of the throttle. They operated independently. A fuzzy logic system does not have to include a continuous feedback control loop as in the above described Mamdani system in order to be a fuzzylogic system, an impression you might receive from reading much of the fuzzy logic literature. There could be continuous feedback loop control, a bination of feedback loop control and onoff control or onoff control alone. A fuzzy logic control system could be as simple as: If the motor temperature feels like it is too hot, turn the motor off and leave it off. Or, If the pany39。 If intelligent life has appeared anywhere in the universe, they are probably using fuzzy logic. It is a universal principle and concept. Being aware of, defining and starting to use fuzzy logic is an important moment in the development of an intelligent civilization. On earth, we have just arrived at that important moment. You need to know and begin using fuzzy logic. The discussion so far does not adequately prepare us for reading and understanding most books and articles about fuzzy logic, because of the terminology used by sophisticated authors. Following are explanations of some terms which should help in this regard. This terminology was initially established by Dr. Zadeh when he originated the fuzzy logic concept. Fuzzy The degree of fuzziness of a system analysis rule can vary between being very precise, in which case we would not call it fuzzy, to being based on an opinion held by a human, which would be fuzzy. Being fuzzy or not fuzzy, therefore, has to do with the degree of precision of a system analysis rule. A system analysis rule need not be based on human fuzzy perception. For example, you could have a rule, If the boiler pressure rises to a danger point of 600 P as measured by a pressure transducer, then turn everything off. That rule is not fuzzy. Principle of Inpatibility (previously stated。 physiological conditions。對我們這些平常的人 ,事實是模糊邏輯確實工作 , 似乎更有效率于許多貴的和復雜的系統(tǒng)并且是可以理解的和能負擔的。也許你夢到一輛會自動地調整的比賽汽車到變更情況 ,像上述的直升飛機對沒有轉子刀鋒的存在調整一樣的有效地的保持最適宜的裝備。模糊邏輯使工程師能夠不需要廣泛的實驗就很快地配置系統(tǒng)并且利用來自用手已經(jīng)表演工作的專家人類的操作員的數(shù)據(jù)。實際上實現(xiàn)一個控制系統(tǒng) , 甚至一個簡單的控制系統(tǒng) , 出現(xiàn)也很困難。 4)在 計劃中，使用被重量的平均合并進入不同的輸出在受約束的系統(tǒng)方面的演戲之內被個別的輸入要求的各種不同的行動 (在事件中只有輸出 , 然后合并不是必需的 ,當作需要的唯一計數(shù)輸出 )。 2)用 描述因素和效果系統(tǒng)的行動模糊規(guī)則 在簡單的英文字中陳述。 即使測量了輸入因為計算機變得更精確 , 轉換器源自輸入的點向前地我們仍然在模糊邏輯方法方式中使用他們追從我們的模糊 ,人類接近控制。計算機說：我測量二個人 ,639。人類以模糊樣子評估來自他們的環(huán)境輸入 ,然而機器 / 計算機獲得像 112 度 F 這樣的精確價值 ,以對數(shù)傳轉換器的一個轉換器和一個類比獲得。被建立控制跟隨人類 模糊 的式樣活動的模糊邏輯的個人計算機。并且 日本在這方面研究深入，建立了一個舒適的就像臥室里面通道一樣的地鐵。你車上的線路控制是一個控制系統(tǒng)?；谀：壿嫷膫€人電腦是很迷人的。程序可以從一個任務跳轉到另外一個任務，程序獲得數(shù)據(jù)輸入并且向命令控制器發(fā)出指令。比如，模糊邏輯系統(tǒng)可以用于 3 千萬美元和日元的兌換決策。你能從模糊邏輯文章中得到不少深刻的印象。 瑪達尼教授的模糊控制系統(tǒng)有四個輸入：溫度檢測偏差糾正，速度，氣壓等的糾正等。這個模糊控制器運行的相當好，比以往 他們用過的各個方案都要好。他是模糊方面的權威，但是當時有一些人以不同名義反對模糊概念。 1973 年，英國倫敦大學的師生正試圖穩(wěn)定一個先前制造的流動動力機，雖然，他們擁有各種不同的先進物質，但是卻無法按照自己的意愿來控制動力機。討論范圍是一種將同類的物質組合在一起的概念。語言多樣化最主要的功能就是，它可以處理那些靠公式等難以處理的復雜系統(tǒng)。 語言多樣化 — 這些語言和我們平常用的語言有關 聯(lián)。這是人類和電腦之間存在的一個重要特性。所有的輸入最后處理得到精確的數(shù)值輸出，這些可以指導人們進行行動。以測量速度來作為例子。我們給它們定了一個從 0 到 1 的值域。這個規(guī)則就不是模糊的。在這里我們不能稱之為模糊，因為是基于一個人的觀點的。因為，那些作者大多是圓滑老練的。它是一個廣泛的規(guī)則和概念。你用一臺內含模糊邏輯的 BASIC或者 C++的個人電腦比用一臺其他的電腦更節(jié)省錢。 這本書要探討的是模糊邏輯在控制機器，經(jīng)濟決策等方面的應用。這里有一個將人類的一般思維運用到一個控制 系統(tǒng)的例子。通過模糊評估，值域定在 0 到 1 之間。人類進行模糊控制的時候，應該將模糊轉化成為計算機可以識別的信 號。事實上，在宇宙中，人們評估任何事情都存在一定的模糊。 3)從由不同規(guī)則里得到的輸出結果中進行平衡。模糊邏輯和分析系統(tǒng)可以使自然界中的電氣自動化。我們稱為模糊處理。所有的動物都會這么做，只不過，人類做的比較好，因此他成為了地球的主宰者。在交通中還存在著一系列此類的案例。車速限制在 45M 之內，而最好的速度應該在 48M。你一定看所有的立場而且組成你自己的思想。這一本書是引導者，因此，你能對模糊邏輯做某事 ,即使你不是一個專攻領域或一個先進的數(shù)傳系統(tǒng)電子學工程師的博士。我個人認為，身為被表揚以及因寫關于模糊邏輯論文而受到贊賞的作者，他會認為，在這個領域中的這種批評有點過激。 2)提供模糊邏輯是怎么工作的一種指導，只有人們知道了這一點，才能運用它用于做一些對自己有利的事情。目前已經(jīng)有了成千上萬基于模糊邏輯的產(chǎn)品，從聚焦照相機到可以根據(jù)衣服臟度自我控制洗滌方式的洗衣機等。 模糊這個詞最早出現(xiàn)在扎德博士于 1962 年在一個工程學權威刊物上發(fā)表論文中。于是，終于到達了一個只有靠人類發(fā)明的模糊邏輯才能解決的復雜程度。 指導教師評語： 簽名： （手寫簽名） 年 月 日 注： 請將該封面與附件裝訂成冊。附件 1：外文資料 翻譯譯文 模糊邏輯 歡迎進入模糊邏輯的精彩世界，你可以用新科學有力地實現(xiàn)一些東西。模糊邏輯用于系統(tǒng)的分析和控制設計，因為它可以縮短工程發(fā)展的時間；有時，在一些高度復雜的系統(tǒng)中，這是唯一可以解決問題的方法。 1963 年，扎德博士成為加州大學伯克利分校電氣工程學院院長。如果你在美國，你會很容易找到基于模糊的 系統(tǒng)。 這本書就是一個指導，因此盡管你不是電氣領域的專家，你也可以運用模糊邏輯。但是，請不要總相信我的觀點。我們應該被注意有論爭和關于模糊邏輯的批評。段落直接地在下面在一些短字中說 ,“什么是模糊邏輯”。你如何定義“ 遵守交通規(guī)則”呢？很難！但是，這卻是人類經(jīng)常要做并且做的很好的事情。 你在城鎮(zhèn)中駕駛車輛的這個模糊推理能力，也曾被我們的祖先用于獲得食物，衣服，骨具等。 你想一想， 我們攝入的大部分信息都是不精確的。模糊學理論家就會建議運用所謂的模糊推理。比如經(jīng)濟數(shù)據(jù)等內，人類語言中總是含有：“如果 那么”的規(guī)則。得出的結果要求芯片如果工作。不論你對某工具的測量是多么的精確，模糊概念始終是模糊邏輯中模糊分析和控制的基礎。我們將它的值域定在 0 到 1 之間。這就給我們進行模糊推理提供了一種規(guī)則，這樣，我們就可以完成控制工程。元件產(chǎn)品的難度遠遠超出了你的想象?？雌饋?，當初，扎德博士發(fā)明模糊邏輯時，想將它運用到經(jīng)濟，政治等各個方面。編程邏輯控制器擁有了自己的地方，他們簡單，可靠，并且維持著美國工業(yè)的運轉。我們開始認識到在智能化的進程中，定義和應用模糊邏輯是一個重要的階段。以下是一些可以幫助我們理解的解釋性語言。因此，模糊還是不模糊就和系統(tǒng)分析精確的程度有關。 隨著系統(tǒng)復雜性的增加，對系統(tǒng)精確的闡述 變得越來越難，最終變得無法闡述。例如，我遇到了一個 6 尺 3 寸的人，我認為他是我見過的最高的人了。系統(tǒng)編程便會在“太快”和“無須改變”之間選擇，最終進行反饋并將數(shù)據(jù)輸入系統(tǒng)當中。模糊邏輯控制系統(tǒng)的目的也是在此。人們創(chuàng)造基于人工智能的電腦來挑戰(zhàn)人類的這種能力，但是很難建造一種這樣的電腦。 速度是一種模糊多樣化。語言多樣化在控制系統(tǒng)中帶有反饋的功能以及和其他的狀態(tài)相聯(lián)系。它是由模糊集合組成的。它的速度不是太快，就是太慢，無法與其他器件相配套。瑪達尼教授和他的學生決定用模糊邏輯來試一試。流動動力機運行的速度控制的很好。并且，這個系統(tǒng)有兩個輸出。一個模糊邏輯控制系統(tǒng)應該簡單成“如果摩托車的缸體溫度有點太高，那么就應該關掉熱源如發(fā)動機等。模糊邏輯控制器可以控制摩托車和其他的一些東西并進行持續(xù)的反饋控制。 向模糊邏輯控制系統(tǒng)輸入的各種輸入數(shù)據(jù)是由現(xiàn)實世界中得來的。用從前的傳統(tǒng)方法是無法定義和解決這些問題的。控制可能是間斷的信號或者是持續(xù)的控制流。 在美國，模糊邏輯控制正在得到名聲 , 但是不是同樣地廣泛地使用，像在日本一樣。然而，人類通常接受 ,處理而且有所反應較多的輸入超過被建立模糊邏輯控制器的典型計算機。計算機輸入會是計算機測定 ,讓我們說 ,112 度 。6 和 639。對于一個人類，如果陣雨水太溫暖 ,那么就準備稍微使溫度下降下去。 3)寫一個電腦程式給對輸入有所反應而且決定輸出 ,分開的考慮每個輸入。 模糊邏輯方式概念化 并實現(xiàn)控制系統(tǒng)是比較容易。料想不到的越軌和實際的反常事物不可避免發(fā)生。也許超過飛的直升飛機或流動的地下鐵更下來對 地球你的控制需要是某事很多。 那有一個百萬個故事，而且我們不能夠猜測什么是你的故事，但是機會是 , 如果那里是某種你想