ตรรกศาสตร์คลุมเครือ ถึงแม้ว่าจะได้รับการยอมรับค่อนข้างกว้างขวาง แต่ก็ยังถูกโต้แย้งจากบางกลุ่มคือ?
Lập luận mờ Mặc dù nó được chấp nhận rộng rãi Nhưng nó vẫn đang bị tranh cãi bởi một số nhóm, cụ thể là?
ตรรกศาสตร์คลุมเครือ ถึงแม้ว่าจะได้รับการยอมรับค่อนข้างกว้างขวาง แต่ก็ยังถูกโต้แย้งจากบางกลุ่ม เช่น จากวิศวกรระบบควบคุม ในเรื่องของการอธิบายพฤติกรรมต่างๆ และ จากนักสถิติบางกลุ่ม ซึ่งถือมั่นว่าทฤษฎีความน่าจะเป็น เป็นวิธีทางคณิตศาสตร์ที่เคร่งครัดเพียงวิธีเดียว ในการจำลองความไม่แน่นอน () นอกจากนั้นแล้ว ก็ยังมีการวิเคราะห์วิจารณ์ว่า เซตวิภัชนัย นั้นไม่ได้เป็นซุปเปอร์เซตของ ทฤษฎีเซตสามัญ เนื่องจาก ฟังก์ชันภาวะสมาชิก นั้นกำหนดในรูปของ เซตแบบดั้งเดิม
Lập luận mờ Mặc dù nó được chấp nhận rộng rãi Nhưng nó vẫn gặp phải sự phản đối từ một số nhóm, chẳng hạn như từ các kỹ sư hệ thống điều khiển. Về mặt giải thích các hành vi khác nhau và từ một số nhà thống kê giữ lý thuyết xác suất đó Đây là phương pháp toán học nghiêm ngặt duy nhất. Ngoài ra, trong mô phỏng độ không đảm bảo (), Ngoài ra còn có ý kiến ​​phân tích cho rằng bộ Viphachanai không phải là bộ siêu cấp Lý thuyết tập thông thường, bởi vì hàm thành viên Nó được xác định dưới dạng bộ truyền thống
ตรรกศาสตร์คลุมเครือนั้น สามารถระบุค่าความเป็นสมาชิกของเซต () ด้วยค่าระหว่าง 0 และ 1 ทำให้เกิดระดับกึ่งในลักษณะของ สีเทา นอกจาก ขาว และ ดำ ซึ่งมีประโยชน์ในการจำลองระดับซึ่งสามารถระบุด้วยคำพูด "เล็กน้อย" "ค่อนข้าง" "มาก" โดยใช้ค่าความเป็นสมาชิกของเซตบางส่วน ตรรกศาสตร์คลุมเครือนี้มีความสัมพันธ์กับ เซตวิภัชนัย () และ ทฤษฎีความเป็นไปได้ () ซึ่งคิดค้นขึ้นในปี ค.ศ. 1965 โดยศาสตราจารย์ ลอตฟี ซาเดห์ แห่งมหาวิทยาลัยแห่งรัฐแคลิฟอร์เนีย เบิร์กลีย์ วิธีการใช้งานง่ายๆ นั้นอาจใช้ในการจำลองช่วงย่อยๆ ของตัวแปรที่มีค่าต่อเนื่อง เช่น การวัดอุณหภูมิในระบบห้ามล้อแบบกันล้อตาย อาจมีฟังก์ชันความเป็นสมาชิกของเซตหลายฟังก์ชัน สำหรับอุณหภูมิซึ่งแบ่งเป็นหลายช่วง เพื่อควบคุมการห้ามล้อให้เหมาะสม โดยแต่ละฟังก์ชันจะทำการส่งค่าอุณหภูมิหนึ่งๆ ไปเป็นค่าความจริงในช่วง 0 ถึง 1 ซึ่งค่าความจริงเหล่านี้จะถูกนำไปใช้ในการควบคุมการห้ามล้อ ค่าระดับความจริง ในตรรกศาสตร์คลุมเครือนั้นมักจะสับสนกับ ค่าความน่าจะเป็น ซึ่งมีแนวความคิดที่แตกต่างกัน ค่าระดับความจริงคลุมเครือนั้นใช้ในการระบุ ค่าความเป็นสมาชิก ของเซต แต่ค่าความน่าจะเป็นนั้นระบุความเป็นไปได้ของสภาพการณ์แต่ละรูปแบบที่อาจจะเกิดขึ้น ตัวอย่างเช่น สมมติว่า นาย ก กำลังเดินเข้าบ้าน สถานะของนาย ก ตามตรรกศาสตร์แบบฉบับ คือ "อยู่ในบ้าน" หรือ "อยู่นอกบ้าน" แต่หากเขากำลังยืนอยู่ระหว่างช่องประตู เราอาจพิจารณาได้ว่าเขา "อยู่ในบ้านบางส่วน" ระดับของสถานะกึ่งนี้ จะระบุด้วยค่าความเป็นสมาชิกของเซตวิภัชนัย สมมุติเขาเพิ่งจะก้าวปลายนิ้วเท้าผ่านข้ามธรณีประตูเข้าบ้าน เราอาจกล่าวว่า นาย ก นั้น 0.99 "อยู่นอกบ้าน" ซึ่งต่างจากความน่าจะเป็นของเหตุการณ์สุ่ม (เช่น ความน่าจะเป็นระบุผลลัพธ์ของการโยนเหรียญ แต่ผลลัพธ์จะออก หัว หรือ ก้อย) หากพิจารณาความน่าจะเป็นที่นาย ก "อยู่นอกบ้าน" และ "อยู่ในบ้าน" จะออกผลลัพธ์เป็น นาย ก อยู่นอกบ้าน หรือ ในบ้าน ไม่ได้จำลองสถานะกึ่ง คือ กำลังยืนอยู่ที่ประตู เซตวิภัชนัยนั้นมีหลักการพื้นฐานจากเซตที่มีขอบเขตคลุมเครือไม่ชัดเจน ไม่ได้มีพื้นฐานจากการสุ่ม ตัวอย่างของการใช้งานที่ซับซ้อนขึ้น ก็คือ การใช้งานตรรกศาสตร์คลุมเครือใน การแก้ความผิดพลาด () ประสิทธิภาพสูง เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของการรับข้อมูลผ่านช่องสัญญาณแบนด์วิดท์จำกัด ที่ข้อมูลถูกรบกวนด้วยสัญญาณรบกวน โดยการใช้รหัสเทอร์โบ () ส่วนต้นของภาคถอดรหัส จะวัดค่าความควรจะเป็น ของค่าบิตในสายบิตที่ส่งมากจากภาคส่ง (ว่าควรจะเป็น 0 หรือ 1) ค่าความควรจะเป็นอาจแบ่งเป็น 256 ระดับ ระหว่างระดับสูงสุดหมายถึง "ค่าควรจะเป็น 1 แน่นอน" และต่ำสุดหมายถึง "ค่าควรจะเป็น 0 แน่นอน" ตัวถอดรหัสสองตัวอาจวิเคราะห์ข้อมูลที่รับมาพร้อมกัน ได้เป็นค่าความควรจะเป็นที่ต่างกัน ตัวถอดรหัสแต่ละตัวสามารถใช้ค่าความควรจะเป็นที่ได้จากตัวถอดรหัสอื่นเข้าช่วยในการตีความ จนได้ข้อสรุปค่าที่ควรจะเป็นมากที่สุดนอกจากนี้แล้ว ไมโครคอนโทรลเลอร์และไมโครโพรเซสเซอร์บางรุ่น ได้มีการสร้างรวมตรรกศาสตร์คลุมเครือเอาไว้อีกด้วย เช่น ฟรีสเกล 68HC12 () แนวคิดว่า ความคลุมเครือมีผลต่อปรากฏการณ์นี้ ได้หลักฐานสองอย่างจากงานวิจัยที่ศึกษากลุ่ม 2 กลุ่ม คือ
ในกลุ่มแรก ผู้ร่วมการทดลองได้รับกฎเกณฑ์เพื่อประเมินลักษณะ และในอีกกลุ่มหนึ่ง ผู้ร่วมการทดลองมีอิสระที่จะประเมินลักษณะตามกฎเกณฑ์ของตน
งานวิจัยพบว่า ผลของปรากฏการณ์นี้มีระดับสูงกว่าในกลุ่มผู้ร่วมการทดลองที่ใช้กฎเกณฑ์ของตนเอง ตรรกศาสตร์คลุมเครือ หรือ ฟัซซี่ลอจิก (fuzzy logic) พัฒนาจาก ทฤษฎีเซตวิภัชนัย โดยเป็นการใช้เหตุผลแบบประมาณ ซึ่งแตกต่างจากการใช้เหตุผลแบบเด็ดขาดในลักษณะ ถูก/ผิด ใช่/ไม่ใช่ ของ ตรรกศาสตร์แบบฉบับ (classical logic) ตรรกศาสตร์คลุมเครือนั้นสามารถถือเป็นการประยุกต์ใช้งานเซตวิภัชนัย เพื่อจำลองการตัดสินใจของผู้เชี่ยวชาญ ต่อปัญหาที่ซับซ้อน ตรรกศาสตร์คลุมเครือนั้น สามารถใช้ในการควบคุม อุปกรณ์เครื่องใช้ในครัวเรือน เช่น เครื่องซักผ้า (โดยการวัดปริมาณผ้า และ ความเข้มข้นของน้ำยาซักผ้า และปรับวงจรการซักให้เหมาะสม) และ ตู้เย็น การดำเนินการทางตรรก เช่น AND(และ) OR(หรือ) NOT(ไม่) นั้นก็มีใช้สำหรับตรรกศาสตร์คลุมเครือ สำหรับการสร้างเงื่อนไขของเหตุการณ์ที่ซับซ้อน เช่นเดียวกับตรรกศาสตร์แบบฉบับ โดยปกติแล้วจะนิยาม AND=minimum OR=maximum และ NOT=complement ซึ่งการนิยามตามแบบนี้เรียกว่า "ตัวดำเนินการซาเดห์" (Zadeh operator) เนื่องจากเป็นไปตามลักษณะนิยามที่ ซาเดห์ ใช้ในบทความดั้งเดิมของเขา ดังนั้นหากเรามีตัวแปรฟัซซี x และ y: สังเกตว่าไม่มีการใช้ codice_2 ทุกเงื่อนไขจะต้องถูกนำมาพิจารณา เนื่องมาจากสภาพก้ำกึ่งในตรรกศาสตร์คลุมเครือ เช่น อุณหภูมิอาจเป็นสมาชิกของ ทั้งเซต "เย็น" และ "ปานกลาง" โดยอาจมีค่าระดับความเป็นสมาชิกของแต่ละเซตต่างกัน ซึ่งชุดของกฎเกณฑ์ดังกล่าวนี้เรียกว่า กฎเกณฑ์ฟัซซี (fuzzy rule) ฐานกฎเกณฑ์ฟัซซี (fuzzy rule base) หรือ ฐานความรู้ (knowledge base)
Logic mờ đó Tư cách thành viên của set() có thể được chỉ định bằng giá trị từ 0 đến 1, dẫn đến mức độ gần như màu xám ngoài màu trắng và đen. Điều này rất hữu ích trong việc mô phỏng các cấp độ, có thể được chỉ định bằng các từ như "một chút". "phần nào," "rất nhiều." " sử dụng giá trị thành viên của một tập hợp nào đó Logic mờ này có liên quan đến Set Vibhajanai () và Lý thuyết xác suất (), được phát triển vào năm 1965 bởi Giáo sư Lotfi Zadeh của Đại học bang California, Berkeley. Làm thế nào để sử dụng nó một cách dễ dàng Điều đó có thể được sử dụng để mô phỏng các khoảng thời gian nhỏ. của các biến có giá trị liên tục, chẳng hạn như đo nhiệt độ trong hệ thống phanh chống phá hủy Có thể có một số chức năng thành viên được thiết lập. cho nhiệt độ được chia thành nhiều phạm vi Để điều khiển phanh phù hợp Mỗi chức năng sẽ gửi một giá trị nhiệt độ nhất định. đến các giá trị chân lý trong khoảng từ 0 đến 1, các giá trị chân lý này sẽ được sử dụng để điều khiển phanh giá trị mức độ thật Trong logic mờ nó thường bị nhầm lẫn với Giá trị xác suất có những khái niệm khác nhau Giá trị mức độ thật mờ được sử dụng để xác định Giá trị thành viên của tập hợp, nhưng giá trị xác suất, chỉ rõ xác suất của từng tình huống có thể xảy ra. Ví dụ: giả sử ông A đang bước vào nhà theo logic thông thường là “ở nhà”. " hoặc "ở ngoài nhà" nhưng nếu anh ta đang đứng giữa ngưỡng cửa Chúng ta có thể cho rằng anh ấy "Một phần trong nhà" Mức độ gần như trạng thái này Nó được xác định bởi giá trị thành viên của tập Viphachanai. Giả sử anh ta vừa bước đầu ngón chân qua ngưỡng cửa vào nhà. Chúng ta có thể nói rằng ông A là 0,99 "ra khỏi nhà". Điều này khác với xác suất của một sự kiện ngẫu nhiên (ví dụ: xác suất xác định kết quả của việc tung đồng xu). Nhưng kết quả sẽ là ngửa hay sấp) Nếu xét xác suất ông A “ở ngoài nhà” và “trong nhà” thì kết quả sẽ là ông A ở ngoài nhà hay ở trong nhà chứ không phải mô phỏng một gần như trạng thái, tức là đứng ở cửa Bộ Vibhajanai có các nguyên tắc cơ bản từ các bộ có ranh giới không rõ ràng. Nó không dựa trên sự ngẫu nhiên. Một ví dụ về một ứng dụng phức tạp hơn là việc sử dụng logic mờ trong Gỡ lỗi () hiệu suất cao Để tăng hiệu quả tiếp nhận dữ liệu thông qua các kênh băng thông hạn chế. nơi dữ liệu bị gián đoạn bởi tiếng ồn Bằng cách sử dụng mã turbo () ở đầu phần giải mã. Nó sẽ đo lường giá trị cần có. của các giá trị bit trong chuỗi bit được gửi từ máy phát (Cho dù là 0 hay 1) Giá trị có thể được chia thành 256 mức, trong đó mức cao nhất được xác định là "Giá trị chắc chắn phải là 1" và phương tiện tối thiểu "Giá trị chắc chắn phải là 0." Hai bộ giải mã có thể phân tích dữ liệu nhận được cùng một lúc. Các giá trị phải khác nhau. Mỗi bộ giải mã có thể sử dụng xác suất thu được từ các bộ giải mã khác để hỗ trợ việc giải thích nó. Cho đến khi đạt được kết luận rằng giá trị phải là lớn nhất. Một số bộ vi điều khiển và bộ vi xử lý Tích hợp logic mờ cũng đã được tạo, chẳng hạn như Freescale 68HC12 (). Ý tưởng là sự mơ hồ ảnh hưởng đến hiện tượng này. Hai loại bằng chứng thu được từ nghiên cứu xem xét hai nhóm: trong nhóm đầu tiên, những người tham gia được đưa ra một bộ quy tắc để đánh giá các đặc điểm của họ. và trong một nhóm khác Những người tham gia được tự do đánh giá các đặc điểm quy chuẩn của riêng họ. Nghiên cứu đã phát hiện ra rằng Hiệu ứng này cao hơn ở những người tham gia sử dụng quy tắc riêng của họ. Logic mờ hay logic mờ (logic mờ) được phát triển từ lý thuyết tập hợp Vibhajanai. Đó là sử dụng lý luận gần đúng. Không giống như lý luận đúng/sai, có/không của logic cổ điển, logic mờ có thể được coi là một ứng dụng của các tập hợp phi tuyến tính. Để mô phỏng việc ra quyết định của chuyên gia đến những vấn đề phức tạp Logic mờ đó Có thể được sử dụng để kiểm soát Các thiết bị gia dụng như máy giặt (Bằng cách đo lượng đồ giặt và nồng độ bột giặt và điều chỉnh chu trình giặt phù hợp) và tủ lạnh Các phép toán logic như AND(và), OR(or), NOT(not) cũng được sử dụng cho logic mờ. để tạo điều kiện sự kiện phức tạp Điều tương tự cũng xảy ra với logic truyền thống. Điều này thường được định nghĩa là AND=minimum OR=maximum và NOT=complement. Định nghĩa này được gọi là Nó được gọi là "toán tử Zadeh" vì nó tuân theo định nghĩa được Zadeh sử dụng trong bài viết gốc của ông. Vì vậy, nếu chúng ta có các biến mờ x và y: Lưu ý rằng codice_2 không được sử dụng, tất cả các điều kiện phải được tính đến. Điều này là do sự cân bằng trong logic mờ. Ví dụ: nhiệt độ có thể là thành viên của cả tập hợp "lạnh" và "trung tính", với các giá trị khác nhau cho mức độ thành viên trong mỗi tập hợp. Tập hợp các quy tắc này được gọi là quy tắc mờ, cơ sở quy tắc mờ hoặc cơ sở tri thức.