Corsi di Laurea

[f.savarese]

Ragazzi avrei un dubbio sulla scorsa lezione riguardo la logica Fuzzy.
Quando abbiamo costruito la LookUpTable come abbiamo fatto?
Nel senso: quardando le relazioni che ne escono (per es Distanza molto piccola e velocità piccola abbiamo una frenata media) mi sono reso conto che non può essere una sovraposizione delle membership function dei due ingressi. Immagino che è come se noi avessimo definito prima delle regole linguistiche (nel caso specifico se la distanza è molto piccola e la velocità è piccola allora la frenata è media) e poi le avessimo tradotte nella lookup table, per poi passare alla defuzzyficazione.Se è così tuttavia non riesco a trovare un metodo che mi consenta di costruire la tabella se non il buon senso che sfruttiamo per def le regole.Se non è così mi direste per favore come si procede?
Vi ringrazio.

[caputo88]

E' stato svolto proprio come dici tu. Quando bisogna andare a definire i valori dell'uscita interviene il nostro ragionamento. L'unica indicazione di cui ti puoi avvalere è che quando tracci il comportamento del sistema sul grafico (di cui non ricordo il nome, ma quello che viene realizzato con il tool di matlab attraverso la tabella di look-up) non ci devono essere sbalzi di comportamento, quindi, facendo riferimento al nostro esempio, non ci devono essere frenate che ad esempio passano da alto a basso direttamente. Quest'ultima cosa però va intesa come regola generale, cioè è possibile ammettere delle eccezioni.
Spero di aver chiarito i tuoi dubbi

[f.savarese]

Grazie innanzitutto, quindi nella definizione delle regole non ci sono principi generali, nel senso che se io vogli dire che x esempio: sono a pochi centimetri e vado veloce allora frena poco(il che è logicamente sbagliato) può capitare che mi porto facilmente dietro l'errore a meno di sfruttare strumeti come simulink(di Matlab).Quindi credo sia tutto qui.Ma allora noi le funzioi membeership cose le definiamo a fare, non dovrebbero esserci d'aiuto nella definizione della tabella? Quando defuzzyfico come faccio a scegliere il grado di verità con cui quel risultato deve essere preso?Se so che la frenata è media come faccio a sapere con che grado di verità è media e non piccola?

[caputo88]

Allora.

- Problema della definizione tabella di look-up:
Ho guardato sui miei appunti ed ho trovato la seguente definizione: "è la tabella che realizza l'implementazione del regolatore sulla base delle specifiche fornite" ed anche "sintetizza le regole di funzionamento del sistema". Se ricordi, il professore ci disse che nel fare questo ci si appoggia al parere di un esperto. Quini l'esperto ci da le specifiche di funzionamento e noi sulla base di queste definiamo il rapporto ingressi-uscite tramite la tabella di look-up.

- Problema delle membership function:
Esse ci consentono di rappresentare la realtà in esame. Ti servono per determinare il funzionamento del sistema. Se ne metti troppo poche, la frenata è troppo brusca, se ne metti troppe il sistema ti viene complicatissimo. Compito dell'ingegnere è trovare il giusto intermezzo (come sempre aggiungerei xD). In questo influenzano la determinazione della tabella.

- Problema dei gradi di verità:
Beh tu fisicamente registri un determinato ingresso. Che so, 45 metri per la distanza, e 300 m/sec per la velocità. Sulla base di questi ingressi vai a vedere i loro universi del discorso attraverso i quali determini i valori associati alle varie membership function. Tramite essi poi applichi il procedimento min max che fece vedere il professore.

Spero di essere stato chiaro.

[f.savarese]

Quindi per vedere se ho capito usando anche il libro:
Io ho delle funzioni membership in input e output.Nel momento in cui ho in input un valore crisp vedo quali sono le M.F. in input che si attivano e con quale grado di verità.Nella fase di inferenza Fuzzy conbino i possibili input e attraverso la lookup-table vedo quale è la membershipFunctionn di uscita relativa alla particolare combinazione, a tale combinazione (se sfrutto la regola del min, potrei sfruttare anche quello del prodotto) assocerò un grado di verità pari al minimo grado di verità appartente ad un delle due M.F. in input. Così facendo non ottengo però un valore di output ma un nuovo insieme fuzzy di output che sarà in qualche modo una sottoparte di quello originario.Per concludere effettuo la defuzzyficazione (per es metodo del baricentro) per ottenere un valore crisp in output.

Grazie per l'ascolto...è come se mi avessi fatto ripetere ....

Se ho detto cazzate correggimi....ciaoo

[caputo88]

Perfetto, mi trovo con te.
Di nulla .