인공지능 강의 7화 :: 퍼지집합, 아~ Fuzzy

인공지능 강의 7화를 보며 배운내용

 

 

KEYWORDS

• 퍼지집합: 어떤 대상이 집합에 포함될 가능성을 0~1 값으로 표현한 집합
  
  
• 퍼지논리: 명제의 논리값이 0~1 범위에 속하는 값으로 표현되는 논리
  
  
• 비퍼지화: 퍼지추론에서 얻은 소속함수로 정량화할 수 있는 값을 만들어 내는 과정

 

퍼지(Fuzzy)이론

참, 거짓의 구분이 모호한 문제의 해결을 위한 이론

0~1사이 값을 갖는 소속함수를 이용해서 표현

 

퍼지집합의 예

사과 두어 개

=> {(2, 1.0), (3, 0.5)}

두어 개라고 하니까 모호(fuzzy)하다

그래서 뒤에 가능성을 1.0, 0.5로 표현해줬다.

 

 

퍼지논리

명제의 논리값이 0부터 1의 범위에 속하는 값으로 표현된다.

Lukasiewicz의 퍼지논리 연산자

 

 

퍼지추론

퍼지규칙이 필요

친숙한 'IF 조건부 THEN 결론부' 형태 

• 조건부 및 결론부에 언어적 변수 표현
• 변수의 값에 언어 라벨 할당 가능
• 조건부에 정확하게 일치하지 않는 사실(Fuzzy)에 대해 추론 가능