Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Нечеткая ассоциативная матрица выражает правила нечеткой логики в табличной форме. Эти правила обычно принимают на вход две переменные, что позволяет однозначно представить их в виде двумерной матрицы, хотя теоретически возможна матрица любого числа измерений. С точки зрения нейро-нечетких систем, эта математическая матрица называется "нечеткой ассоциативной памятью", поскольку она хранит веса перцептрона.
A fuzzy associative matrix expresses fuzzy logic rules in tabular form. These rules usually take two variables as input, mapping cleanly to a two dimensional matrix, although theoretically a matrix of any number of dimensions is possible. From the perspective of neuro fuzzy systems, the mathematical matrix is called a "Fuzzy associative memory" because it stores the weights of the perceptron.
Определите набор правил
В матрице нет никакой внутренней закономерности. Создается впечатление, что правила были придуманы произвольно, и это действительно так. Это одновременно и сила, и слабость нечеткой логики в целом. Зачастую найти точный набор правил или формул для решения конкретной ситуации непрактично или невозможно. Для достаточно сложной игры математик не сможет изучить систему и вывести математически точный набор правил. Однако эта слабость обусловлена самой природой ситуации, а не нечеткой логикой как таковой. Преимущество системы заключается в том, что даже если одно из правил неверно, даже сильно неверно, другие правильные правила, скорее всего, сработают и смогут компенсировать ошибку. Это не означает, что к разработке нечеткой системы можно подходить небрежно. В зависимости от системы, она может и "простить" небрежность, но при этом будет работать неоптимально. Хотя правила достаточно произвольны, их следует выбирать тщательно. По возможности, правила должен определять эксперт, а наборы и правила необходимо тщательно тестировать и дорабатывать по мере необходимости. В этом смысле нечеткая система похожа на экспертную систему. (Нечеткая логика также используется во многих настоящих экспертных системах.)
There is no inherent pattern in the matrix. It appears as if the rules were just made up, and indeed they were. This is both a strength and a weakness of fuzzy logic in general. It is often impractical or impossible to find an exact set of rules or formulae for dealing with a specific situation. For a sufficiently complex game, a mathematician would not be able to study the system and figure out a mathematically accurate set of rules. However, this weakness is intrinsic to the realities of the situation, not of fuzzy logic itself. The strength of the system is that even if one of the rules is wrong, even greatly wrong, other rules that are correct are likely to fire as well and they may compensate for the error. This does not mean a fuzzy system should be sloppy. Depending on the system, it might get away with being sloppy, but it will underperform. While the rules are fairly arbitrary, they should be chosen carefully. If possible, an expert should decide on the rules, and the sets and rules should be tested vigorously and refined as needed. In this way, a fuzzy system is like an expert system. (Fuzzy logic is used in many true expert systems, as well.)