如何让计算 “不精确”的概念和信息呢?
如何让计算 “不精确”的概念和信息呢?
如果用传统的“是或不是”这种逻辑来解决,显然是不适合的,而应该用“模糊逻辑”的方法来表达。模糊逻辑是对不可精确表达的信息进行处理的方法和工 具。在模糊逻辑中,对一个概念的判断允许“部分真” “部分假”。它不仅在概念描述上有“精确”与“模糊”之分,而且在逻辑推理方法上也有“精确”与“模糊”之分。
在有些情况下使用 精确推理也会出现错误的结果。一个有名的例子就是“秃子悖论”:“如果有n - 1根头发是秃子,则有n根头发也是秃子”。“没有头发是秃子”。上面的这两点都是正确的,但是如果从n-l开始推理 100万次,则会得出“有100万根头发是秃子”这种荒谬的结 论。
事实上,人类所作的很多推理都不是基于精确知识的,而是“模糊”的。铁匠师傅可以根据炉火的颜色,判断出温度;牧 民可以根据太阳的角度判断出时间;有经验的农民可以根据云彩的形状和颜色等判断出晴雨变化。人类的模糊推理的能力是使用传统逻辑推理无法实现的。
简单地说,模糊推理是基于模糊逻辑的推理。它可以用规 则的形式粗略地表示为:“如果对一组前提的模糊匹配成功,那么可以得出相应的结论,这些结论的‘真’、‘假’程度,与对前提所做的模糊匹配的结果相关。”…在这里,由于前提和结论都可以是模糊概念,根据模糊逻 辑的有关理论,可以通过隶属函数值来表示前提模糊匹配的程度,即结论的“真”、“假”程度。
隶属函数的取值通常是0到1之间的一个数。当值为0时,表示完全不可信,而当值为1时表示完全可信,在0到1的范围内,随着值的逐步增大,则真的程度即可信度也增大。现在就可以用模糊推理来解决上面提到的“秃子悖论”问 题了。我们用T(BOLD(HAIRn))表示“有n根头发是秃子”的可信度,则上例可表示为:T(BOLD(HAIRn-1)) = T(BOLD(HAIRn)) +T(BOLD(HAIR0))= 1其中s为0到1之间的一个很小的正数。
利用上式推理就会得到正确的结论。与传统逻辑基础上的推理方式相比,模糊推理更接近于常人的思维推理模式,所以在实际应用中,常常用于构造模糊专家系统的推理机。这样,通过将某些领域内专家的经验用模糊规则的形式表述和整理出来,便可以通过模糊推理提供模糊决策、模糊诊断等服务。
可以说模糊推理技术提高了计算机的智能水平,也使人工智能更接近人类智能的形式。现在你应该明白了模糊逻辑不是模糊的逻辑,模糊推理也不是模糊的推理。
答:帧的基本介绍 帧(Frame)是一个和层的概念同等重要的概念,在制作Flash 4动画的时候,帧的应用贯穿于其中,可以说不懂帧的概念和用途,基本上就可以说还...详情>>
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