In der klassischen Mengenlehre gibt es zwei Möglichkeiten für ein Element. Es ist entweder Mitglied eines Sets oder nicht. In der Fuzzy-Mengen-Theorie gibt es jedoch Zugehörigkeitsfunktionen , um die "Rate" eines Elements zu definieren, das Mitglied einer Menge ist. Mit anderen Worten, die klassische Logik sagt, dass alles schwarz oder weiß ist, aber die Fuzzy-Logik bietet, dass es auch Grau gibt, das Schattierungen zwischen Weiß und Schwarz aufweist.
Die Matlab Simulink Library ist sehr einfach zu gestalten und in der Praxis hilfreich. Und es gibt gute Beispiele für sich, wie die Entscheidung über ein Trinkgeld für ein Abendessen, bei dem Service und Qualität des Essens im Vordergrund stehen. In der folgenden Abbildung sind einige verschiedene Zugehörigkeitsfunktionen aus der Matlab-Bibliothek dargestellt:
Meine Frage: Wie entscheiden wir uns für die Auswahl der Zugehörigkeitsfunktionen beim Entwurf eines Fuzzy-Controller-Systems? Ich meine im Allgemeinen nicht nur in Matlab Simulink. Ich habe gesehen, dass Dreiecks- und Gauß- Funktionen hauptsächlich in der Praxis verwendet werden, aber wie können wir entscheiden, welche Funktion ein besseres Ergebnis für die Entscheidungsfindung liefert? Müssen wir ein neuronales Netzwerk trainieren, um zu entscheiden, welche Funktion je nach Problem und Regeln besser ist? Was sind andere Lösungen?