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Ingegneria della conoscenza - Soft computing/fuzzy logic Appunti scolastici Premium

Slide relative all'esame di ingegneria della conoscenza del professor Alessandro Mazzetti, corso di laurea in scienze della comunicazione. Gli argomenti trattati sono la soft computing, ovvero l'elaborazione graduale dell'informazione, la fuzzy logic, le reti neurali, gli algoritmi genetici...

Esame di Ingegneria della conoscenza docente Prof. A. Mazzetti

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Terminologia

• Evidenza = grado di verità

• Descrittore/etichetta = “alto” / “basso” / …

• Ragionamento Fuzzy = ragionamento che

considera l’evidenza delle asserzioni

• Fuzzificazione = passare da un valore

numerico alla sua evidenza

• Defuzzificazione = passare da un’evidenza

ad un valore numerico

Esempio

SE il paziente ha poca febbre (evid=0.4)

E starnutisce frequentemente (evid=0.9)

E NON siamo in autunno (evid=0) O inverno (evid=0)

ALLORA il paziente ha il raffreddore da fieno (evid=?)

SE la temperatura della stanza e' tiepida

E la temperatura esterna e' fresca

ALLORA il ventilatore deve andare veloce

Ragionamento Fuzzy

evidenza di x E y = MINIMO fra

l'evidenza di x e l'evidenza di y

evidenza di x O y = MASSIMO fra

l'evidenza di x e l'evidenza di y

evidenza di NOT x = 1 - (evidenza di x)

data la regola SE y ALLORA x,

evidenza di x = evidenza di y

date piu' regole con lo stesso conseguente:

SE y1 ALLORA x

...

SE yN ALLORA x

evidenza di x = MASSIMO fra l'evidenze di y1,...,yN

Logica classica

• È un caso particolare della Logica Fuzzy

(il caso estremo)

falso E falso = MIN(0,0) = 0 = falso

falso E vero = MIN(0,1) = 0 = falso

vero E falso = MIN(1,0) = 0 = falso

vero E vero = MIN(1,1) = 1 = vero

Motore Inferenziale Fuzzy

Strutture dati

Esercizio

• Lanciare FUZZY.COM

• Provare a cambiare alcuni valori

• Ispezionare le regole e le funzioni

Caratteristiche

• Può coesistere il vero ed il falso

– il contrario del vero non è il falso

– “tanto” al 70% non implica “poco” al 30%

– la somma delle evidenze non deve dare 100%

• L’appartenenza dipende dal dominio

– gravidanza a 35 anni = vecchia

– artrite a 35 anni = giovane

– 35 anni = tennista vecchio, dirigente giovane

– 100 Km/h in città = veloce

– 100 Km/h in autostrada = lento

ATTENZIONE !

• Fuzzy diverso da Probabilità

• Fuzzy = informazione certa elaborata in

modo impreciso

• Probabilità = informazione mancante

– la probabilità che Paolo sia alto è 0.8

(non conosco Paolo)

– l’evidenza che Paolo sia alto è 0.8

(lo conosco, l’ho misurato, so che è alto ma non tanto)

Propagazione

• Propagazione delle probabilità:

– moltiplicazione

• Propagazione delle evidenze:

– minimo

• Probabilità del tutto

– 1 (o 100%)

• Evidenza del tutto

– dipende dall’appartenenza

ATTENZIONE !

• Fuzzy non vuole dire incerto

• Fuzzy non vuole dire aleatorio

• Fuzzy = deterministico

• ciò che è sfumato è la terminologia:

– grossolana per gli uomini

– ben precisa per il computer

Controllo Fuzzy

Controllo guidato da ragionamento anziché da funzioni matematiche

Esempio: prendere al volo una pallina (come fa un tennista)


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AUTORE

Menzo

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DETTAGLI
Corso di laurea: Corso di laurea in scienze della comunicazione
SSD:

I contenuti di questa pagina costituiscono rielaborazioni personali del Publisher Menzo di informazioni apprese con la frequenza delle lezioni di Ingegneria della conoscenza e studio autonomo di eventuali libri di riferimento in preparazione dell'esame finale o della tesi. Non devono intendersi come materiale ufficiale dell'università Insubria Como Varese - Uninsubria o del prof Mazzetti Alessandro.

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