Fuzzy Logic क्या है? एडवांटेज और डिसएडवांटेज

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Fuzzy Logic in Hindi

Fuzzy Logic in Hindi

फ़ज़ी लॉजिक सामान्य “true or false” (1 या 0) Boolean logic जिसपर आधुनिक कंप्यूटर आधारित है के बजाय, “degrees of truth” पर आधारित कंप्यूटिंग के लिए एक दृष्टिकोण है।

Fuzzy Logic का विचार पहली बार 1960 के दशक में बर्कले में कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के डॉ. लोटी ज़ादेह द्वारा उन्नत किया गया था। डॉ. ज़ादेह प्राकृतिक भाषा की कंप्यूटर समझ की समस्या पर काम कर रहे थे। प्राकृतिक भाषा (जीवन और वास्तव में ब्रह्मांड की अन्य गतिविधियों की तरह) को 0 और 1 के पूर्ण शब्दों में आसानी अनुवादित नहीं किया जाता है (चाहे बाइनरी शब्दों में सब कुछ अंततः वर्णन करने योग्य हो, एक दार्शनिक सवाल है, जो आगे बढ़ने लायक है, लेकिन व्यवहार में बहुत अधिक डेटा हम किसी कंप्यूटर में फिड़ करना चाहते हैं, बीच-बीच में कुछ स्थिति में होते हैं, अक्सर, कंप्यूटिंग के परिणाम होते हैं।) यह फजी लॉजिक को देखने में मदद कर सकता है क्योंकि जिस तरह से वास्तव में काम करता है और बाइनरी या बूलियन तर्क बस इसका एक विशेष मामला है।

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What is Fuzzy Logic in Hindi

फजी लॉजिक | परिचय

Fuzzy शब्द उन चीजों को संदर्भित करता है जो स्पष्ट नहीं हैं या अस्पष्ट हैं। वास्तविक दुनिया में कई बार हम एक ऐसी स्थिति का सामना करते हैं जब हम यह निर्धारित नहीं कर सकते हैं कि कौनसी अवस्था सही है या गलत, वहां पर fuzzy logic तर्क के लिए बहुत मूल्यवान लचीलापन प्रदान करता है।

इस तरह, हम किसी भी स्थिति की अशुद्धियों और अनिश्चितताओं पर विचार कर सकते हैं।

बूलियन सिस्टम truth वैल्‍यू 1.0 निरपेक्ष सत्य मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है और 0.0 पूर्ण मिथ्या मूल्य का प्रतिनिधित्व करता है।

लेकिन फ़ज़ी सिस्टम में, पूर्ण सत्य और पूर्ण झूठे मूल्य के लिए कोई तर्क नहीं है। लेकिन फजी लॉजिक में, मध्यवर्ती वैल्‍यू भी मौजूद है जो आंशिक रूप से सच है और आंशिक रूप से गलत है।

 

Fuzzy Logic Meaning in Hindi

“फजी लॉजिक मानक तर्क का एक सामान्यीकरण है, जिसमें एक अवधारणा 0.0 और 1.0 के बीच कहीं भी सत्य की डिग्री का अधिकारी हो सकती है। स्‍टैंडर्ड तर्क केवल उन अवधारणाओं पर लागू होता है जो पूरी तरह से सही हैं (सत्य 1.0 की डिग्री) या पूरी तरह से गलत (0.0 डिग्री वाले)।

फजी लॉजिक का उपयोग स्वाभाविक रूप से अस्पष्ट अवधारणाओं के बारे में तर्क के लिए किया जाता है, जैसे कि ‘tallness’। उदाहरण के लिए, हम कह सकते हैं कि ‘राष्ट्रपति क्लिंटन लंबे है,’ 0.9 की सच्चाई की डिग्री के साथ।

 

Why Fuzzy Logic?

फजी लॉजिक क्यों?

Fuzzy Logic वाणिज्यिक और व्यावहारिक उद्देश्यों के लिए उपयोगी है।

यह मशीनों और उपभोक्ता उत्पादों को कंट्रोल कर सकता है।

यह सटीक तर्क नहीं दे सकता है, लेकिन स्वीकार्य तर्क होता है।

Fuzzy Logic इंजीनियरिंग में अनिश्चितता से निपटने में मदद करता है।

 

Architecture of Fuzzy Logic Systems in Hindi

इसके आर्किटेक्चर में चार भाग हैं:

1) Rule Base:

इसमें भाषाई जानकारी के आधार पर, निर्णय लेने की प्रणाली को संचालित करने के लिए विशेषज्ञों द्वारा प्रदान किए गए नियमों और IF-THEN शर्तों का समूह शामिल है। फ़ज़ी थ्योरी में हाल के घटनाक्रम फ़ज़ी कंट्रोलर्स के डिज़ाइन और ट्यूनिंग के लिए कई प्रभावी तरीके प्रदान करते हैं। इनमें से अधिकांश घटनाक्रम फजी नियमों की संख्या को कम करते हैं।

 

2) Fuzzification:

इसका उपयोग इनपुट को बदलने के लिए किया जाता है यानी फ़र्ज़ी नंबरों को फ़ज़ी सेट में बदल दिया जाता है। Crisp इनपुट मूल रूप से सेंसरों द्वारा मापे गए सटीक इनपुट होते हैं और प्रोसेसिंग के लिए कंट्रोल प्रणाली में पारित किए जाते हैं, जैसे तापमान, दबाव, आरपीएम आदि।

 

3) Inference Engine:

यह इनपुट और IF-THEN नियमों पर फ़र्ज़ी निष्कर्ष बनाकर मानव तर्क प्रक्रिया को अनुकरण करता है। यह प्रत्येक नियम के संबंध में वर्तमान फजी इनपुट के मिलान की डिग्री निर्धारित करता है और यह तय करता है कि इनपुट क्षेत्र के अनुसार कौन से नियम लागू किए जाएं। इसके बाद, कंट्रोल एक्‍शन को बनाने के लिए लागू किए गए नियमों को संयोजित किया जाता है।

 

4) Defuzzification:

इसका इस्तेमाल इंफ़ेक्शन इंजन द्वारा प्राप्त फ़ज़ी सेट्स को crisp वैल्‍यू में बदलने के लिए किया जाता है। वहाँ कई defuzzification के तरीके उपलब्ध हैं और सबसे उपयुक्त एक एरर को कम करने के लिए एक विशिष्ट एक्‍सपर्ट सिस्‍टम के साथ प्रयोग किया जाता है।

 

Membership Function

परिभाषा: एक ग्राफ जो परिभाषित करता है कि इनपुट स्पेस में प्रत्येक पॉइंट को 0 और 1 के बीच membership वैल्‍यू पर मैप किया गया है। इनपुट स्पेस को अक्सर universe of discourse या universal set (u) के रूप में संदर्भित किया जाता है, जिसमें प्रत्येक विशेष एप्‍लीकेशन में चिंता के सभी संभावित तत्व होते हैं।

मोटे तौर पर तीन प्रकार के fuzzifiers होते हैं:

  • Singleton fuzzifier
  • Gaussian fuzzifier
  • Trapezoidal या triangular fuzzifier

 

What is Fuzzy Control?

फजी कंट्रोल क्या है?

यह एक कंट्रोल सिस्‍टम में मानव जैसी सोच को मूर्त रूप देने की तकनीक है।

यह सटीक तर्क देने के लिए डिज़ाइन नहीं किया जा सकता है लेकिन इसे स्वीकार्य तर्क देने के लिए डिज़ाइन किया गया है।

यह मानव के प्रति संवेदनशील सोच का अनुकरण कर सकता है, अर्थात, लोग जो जानते हैं उससे निष्कर्ष निकालने के लिए प्रक्रिया का उपयोग करते हैं।

किसी भी अनिश्चितता को फजी लॉजिक की मदद से आसानी से निपटा जा सकता है।

 

Example of a Fuzzy Logic System

एक फजी लॉजिक सिस्टम का उदाहरण

आइए हम 5-स्तरीय फ़ज़ी लॉजिक सिस्टम के साथ एक एयर कंडीशनिंग सिस्टम पर विचार करें। यह सिस्टम कमरे के तापमान और टार्गेट तापमान वैल्‍यू की तुलना करके एयर कंडीशनर के तापमान को एडजस्‍ट करता है।

 

Algorithm

  • linguistic वेरिएबल और शर्तों को परिभाषित करें (स्‍टार्ट)
  • उनके लिए membership फंक्‍शन का निर्माण करें (स्‍टार्ट)
  • नॉलेज बेस बनाना (स्‍टार्ट)
  • Membership फंक्‍शन का उपयोग करके फ़र्ज़ी डेटा सेट में crisp डेटा कन्‍वर्ट करें। (Fuzzification)
  • Rule Base में नियमों का मूल्यांकन करें। (Inference Engine)
  • प्रत्येक नियम से परिणाम मिलाएं। (Inference Engine)
  • आउटपुट डेटा को गैर-फ़ज़ी वैल्यू में परिवर्तित करें। (Defuzzification)

 

Advantages And Disadvantages of Fuzzy Logic in Hindi

Advantages of Fuzzy Logic System

फजी लॉजिक सिस्टम के लाभ

  • यह सिस्टम किसी भी प्रकार के इनपुट के साथ काम कर सकती है चाहे वह imprecise, distorted या noisy इनपुट इनफॉर्मेशन हो।
  • फज़ी लॉजिक सिस्टम का निर्माण आसान और समझ में आता है।
  • फज़ी लॉजिक सेट थ्योरी की गणितीय अवधारणाओं के साथ आता है और इसका तर्क काफी सरल है।
  • यह जीवन के सभी क्षेत्रों में जटिल समस्याओं का एक बहुत ही कुशल समाधान प्रदान करता है क्योंकि यह मानव तर्क और निर्णय लेने से मिलता जुलता है।
  • एल्गोरिदम को बहुत कम डेटा के साथ वर्णित किया जा सकता है, इसलिए बहुत कम मेमोरी की आवश्यकता होती है।

 

Disadvantages of Fuzzy Logic Systems

फजी लॉजिक सिस्टम का नुकसान

  • कई शोधकर्ताओं ने फ़िज़ी लॉजिक के माध्यम से किसी दिए गए समस्या को हल करने के लिए अलग-अलग तरीके प्रस्तावित किए जो अस्पष्टता की ओर ले जाते हैं। फ़र्ज़ी लॉजिक के माध्यम से किसी समस्या को हल करने के लिए कोई व्यवस्थित दृष्टिकोण नहीं है।
  • इसकी विशेषताओं का प्रमाण ज्यादातर मामलों में कठिन या असंभव है क्योंकि हर बार हमें अपने दृष्टिकोण का गणितीय विवरण नहीं मिलता है।
  • जैसा कि फजी लॉजिक सटीक और साथ ही साथ डेटा को बाधित करने का काम करता है इसलिए अधिकांश समय सटीकता से समझौता किया जाता है।

 

Application of Fuzzy Logic in Hindi

आवेदन

  • इसका उपयोग अंतरिक्ष यान और उपग्रह के ऊंचाई नियंत्रण के लिए एयरोस्पेस क्षेत्र में किया जाता है।
  • यह गति नियंत्रण, यातायात नियंत्रण के लिए मोटर वाहन प्रणाली में उपयोग किया है।
  • इसका उपयोग निर्णय प्रणाली और बड़ी कंपनी के व्यवसाय में व्यक्तिगत मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है।
  • इसके एप्लिकेशन केमिकल इंडस्‍ट्री में pH को नियंत्रित करने, सुखाने, केमिकल डिस्टिलेशन प्रोसेस के लिए किया जाता है।
  • फजी लॉजिक का उपयोग प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस में विभिन्न गहन एप्लिकेशन में किया जाता है।
  • फ़ज़ी लॉजिक का उपयोग बड़े पैमाने पर आधुनिक नियंत्रण प्रणालियों जैसे कि expert systems में किया जाता है।
  • फजी लॉजिक का उपयोग Neural Networks के साथ किया जाता है क्योंकि यह नकल करता है कि कोई व्यक्ति निर्णय कैसे लेगा, केवल बहुत तेजी से। यह डेटा के एकत्रीकरण द्वारा किया जाता है और फ़ज़ी सेट के रूप में आंशिक सच्चाइयों को बनाकर अधिक सार्थक डेटा में बदल जाता है।

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