Logik Fuzzy Jenis 2 Satu Kajian Kes

Shaheda , Mohammad Khawari (2006) Logik Fuzzy Jenis 2 Satu Kajian Kes. Project Report. UTeM, Melaka, Malaysia. (Submitted)

	PDF (24 Pages) Logik_Fuzzy_Jenis_2_Satu_Kajian_Kes_Shaheda_Mohammad_Khawari_QA248.S52_2006_2.pdf - Submitted Version Download (3MB)
	PDF (Full Text) Logik_Fuzzy_Jenis_2_Satu_Kajian_Kes_Shaheda_Mohammad_Khawari_QA248.S52_2006.pdf - Submitted Version Restricted to Registered users only Download (15MB)

Abstract

Kajian kes ini bertujuan untuk mengetahui tentang logik fuzzy dan logik fuzzy jenis 2. Konsep logik fuzzy wujud untuk menyelesaikan masalah bagi menentukan sesuatu maklumat yang kurang jelas. Ia juga merupakan alternatif yang digunakan untuk anggapan biasa bagi set kumpulan fuzzy. Pada pemprosessan data, logik fuzzy mestilah separa dengan nilai kumpulan fuzzy dan ringkasan fuzzy. Logik fuzzy mempunyai dua dimensi manakala logik fuzzy jenis 2 mempunyai tiga dimensi bagi fungsi kumpulan. Fungsi kumpulan akan menentukan nilai kumpulan sesuatu logik. Terdapat dua teori di dalam penentuan set fuzzy iaitu set klasik dan set fuzzy. Set klasik adalah set yang menentukan penanda bagi semesta yang melibatkan operasi kesatuan, silangan, pelengkap dan pembeza Manakala set fuzzy mewakili pembolehubah fungsi kumpulan. Pada kebiasaannya, teori set fuzzy yang digunakan pada keadaan fungsi kumpulan sukar ditentukan di dalam hubungan fuzzy. Hubungan fuzzy adalah perkongsian di antara pembolehubah kumpulan fuzzy. Perbandingan hubungan fuzzy dilihat di dalam set klasik dan set fuzzy. Pada sistem fuzzy, rencaman fuzzy terjadi untuk menunjukkan kekuatan hubungan fuzzy. Terdapat dua jenis rencaman iaitu rencaman max-min dan rencaman max-hasil. Nombor fuzzy adalah subset kepada logik fuzzy sebagai garis asas. lanya merangkumi operasi seperti penambahan, penolakkan, pendaraban dan pembahagian. Namun, prinsip sambungan dapat meringkaskan operasi dengan penggunaan fungsi ringkas dan pemetaan logik. Terdapat dua operasi penting di dalam asas algoritma penyimpulan fuzzy iaitu modus tollens dan modus ponens. lanya digunakan untuk menentukan pencapaian persembahan semasa pembinaan rekabentuk pada kawalan fuzzy. Kawalan fuzzy adalah aturan bagi komponen fizikal untuk membina model. Terdapat empat bahagian utama iaitu fuzzier, knowledge base, decision maker dan defuzzification. Aplikasi fuzzy digunakan dalam perkakasan rumah seperti mesin basuh.

Actions (login required)

View Item