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私は学校でいくつかの AI アルゴリズムを扱っていますが、いくつかのケースで解決できる状況を説明するために人々がファジー ロジックという言葉を使用していることに気づきました。本に戻ると、状態がオンからオフになるのではなく、対角線であり、何かが両方の状態にあるが異なる「レベル」にある可能性があることについて読んだばかりです。

ウィキペディアのエントリといくつかのチュートリアルを読み、さらに「ファジー ロジックを使用する」プログラム (エッジ検出器と 1 輪自動制御ロボット) を読みましたが、それでも理論からコードに移行するのは非常に混乱していると思います.. . あなたにとって、より単純な定義では、ファジー ロジックとは何ですか?

すべての値を格納するテーブルがあります。たとえば、ファジー セットを決定する x1、x2、x3 です。メンバーシップの程度は、Low、Med、High の数学関数を使用してそれぞれに割り当てられます。

私のルール 1 は、x1 が高く、x2 が中程度の場合、出力の確率は z であると述べています。次に、ルールを評価するために min{x1,x2} を取ります。ルール 2 は、x2 が高い場合、または x3 が中程度の場合、出力は max{x2,x3} であると述べています。

ここで非ファジィ化するために、ルールの結果を集計して、2 つのルールの出力を見つけます。各ルールの x1 x2 x3 に対して、すべてのメンバーシップ度 (0 から 1) が定義されています。

どうすれば非ファジー化できますか?

30日ごとに（中央サーバーに接続する）タスクを実行する必要があるWindowsサービスを作成しています+ - 5日（ランダムである必要があります）。サービスは 2000 以上のクライアント マシンで実行されるため、サーバーが過負荷にならないように、それらを平準化するためのランダム性が意図されています。

これを行う最良の方法は何ですか？現在、タスクが最後に実行されてから 25 日から 35 日の間でランダムな時間を選択し、それを使用しています。

誰かがより良い方法を持っていますか？より良い方法はありますか？

PyFuzzy (Python) または FFLL (C++) ライブラリに基づくファジー ロジック コントローラーの実装を検討しています。

私はPythonで作業したいと思いますが、動作する組み込み環境でパフォーマンスが許容できるかどうかはわかりません（ARMまたは組み込みx86 procの両方で〜64MbsのRAM）。

主な関心事は、応答時間が可能な限り高速であることです (5 Hz 以上の更新レートが理想的です > 2 Hz が必要です)。システムは、RS232 ポートから複数 (おそらく 5 つ) のセンサーから読み取り、ファジー評価の結果に基づいて 2/3 の出力を提供します。

Python がこのタスクに対して遅すぎることを心配する必要がありますか?

動的キーストローク認証をテーマに修士論文を書いています。進行中の研究をサポートするために、特徴抽出と特徴マッチングのさまざまな方法をテストするコードを書いています。

私の現在の単純なアプローチは、参照パスワードのキーコードが現在入力されているキーコードと一致するかどうかを確認し、キーを押す時間 (滞留) とキーからキーへの時間 (飛行) が参照時間と同じかどうかを確認するだけです +/- 100ms (許容誤差）。もちろん、これは非常に限定的であり、ある種のファジー c-means パターン マッチングで拡張したいと考えています。

各キーの機能は次のようになります: キーコード、ドウェルタイム、フライトタイム (最初のフライトタイムは常に 0)。

明らかに、キーコードはまったく同じでなければならないため、ファジー アルゴリズムから取り出すことができます。このコンテキストでは、ファジー c-means の実用的な実装はどのようになりますか?

趣味のロボット工学プロジェクトのために C でファジー論理メンバーシップ関数を実装しようとしていますが、開始方法がよくわかりません。

距離やどの方向がクリア/遮られているかなど、ポイントの近くにあるオブジェクトに関する入力があり、これらの入力が非常に近い、近い、遠い、非常に遠いなどのセットにどれだけ強く属しているかをマッピングしたいと考えています。始める方法についてのヒントはありますか？ありがとう。

Mac OS で FuzzyDL を使用しています。

終了ステータスは常に次のとおりです。

133 - 入力の計算なし (サンプル ファイル!)。

なにが問題ですか ？

あなたの経験から/あなたが遭遇したことから、ファジーシステムの実用的なアプリケーションは何ですか? 私は、システム制御とファジー コントローラー、固有の言語サポートについて知っていますが、ここではファジーの具体的なアプリケーションについて言及します。ここでは、このアプローチが成功するか、非常にうまく適合することが証明されています。

Python 2.6 と PIL を使用して、2 つの画像の類似度(読み取り:レーベンシュタイン距離)を計算しようとしています。

迅速な比較のためにpython-levenshteinライブラリを使用する予定です。

主な質問:

画像を比較するための良い戦略は何ですか? 私の考えは次のようなものです：

• RGB に変換 (透明 -> 白) (または、モノクロに変換しますか?)
• 小さい方を大きい方のサイズに拡大します
• 各チャンネル (= モノクロに変換された場合は唯一のチャンネル) をシーケンス (アイテム値 = ピクセルの色値) に変換します。
• 2 つのシーケンス間のレーベンシュタイン距離を計算します

もちろん、これはミラーリングされたイメージ、トリミングされたイメージなどのケースを処理しません。しかし、基本的な比較には、これは役立つはずです。

どこかに文書化されたより良い戦略はありますか?

編集:アーロン H は速度の問題について正しいです。Levelshtein の計算は、数百 x 数百ピクセルより大きい画像の場合、ほぼ永遠にかかります。ただし、100x100 と 200x200 にダウンスケーリングした後の結果の違いは、私の例では 1% 未満であるため、最大画像サイズを ~100px 程度に設定するのが賢明かもしれません...

編集: PreludeAndFugue に感謝します。その質問は私が探していたものです。

ちなみに、レーベンシュタイン距離は最適化できるようですが、背景に冗長な要素がたくさんあるためか、非常に悪い結果が得られます。他のいくつかのアルゴリズムを見なければなりません。

EIDT:二乗平均平方根偏差とピーク信号対雑音比は、実装がそれほど難しくなく、CPU の負荷がそれほど高くないように見える別の 2 つのオプションのようです。ただし、形状などを認識するための何らかのコンテキスト分析が必要になるようです。

とにかく、すべてのリンクと、NumPy/SciPy への方向性を指摘してくれてありがとう。

私は最高の機能を備えた最高の無料エキスパートシステムを見つけようとしています。

CLIPSについては知っていますが、別のシステムがあります。たとえば、各ルールの信頼度を受け入れることができます（ファジーロジック）。最高の機能を備えたエキスパートシステムを使用して、短いプロジェクトを迅速に実行できるかどうかを知る必要があります。

しかし、とにかく、興味深いのは、さまざまなAIメソッド（たくさんあります）を収集し、それらを一緒に使用することを目的としたオープンソースプログラムがあることです。

したがって、より堅牢なCLIPSまたは同様のプログラムに関する情報をいただければ幸いです。

ありがとう！