في هذا البرنامج التعليمي ، ستتعرف على حل هذا الخطأ في MATLAB.

“خطأ: يجب أن تكون قيمة النطاق الأعلى للمتغير أكبر من النطاق الأدنى”.

يحدث هذا الخطأ عندما تريد استخدام دالة genfis في MATLAB.

خطأ في استخدام fisvar / set.Range (السطر 218)
يجب أن تكون قيمة النطاق الأعلى للمتغير أكبر من قيمة النطاق الأدنى.

خطأ في genfis2 (السطر 203)
var (i) .Range = النطاقات (i ، 🙂 ؛

خطأ في جينفيس (السطر 77)
fis = genfis2 (Xin، Xout، args {:}) ؛

يمكن أن يحدث هذا الخطأ أيضًا في Neuro-Fuzzy Designer ،

في هذا البرنامج التعليمي ، ستتعلم كيفية حل هذا الخطأ في MATLAB.

بعد الشراء ، ستتلقى رابط التنزيل لهذا الفيديو التعليمي.

The post يجب أن تكون قيمة النطاق الأعلى للمتغير أكبر من النطاق الأدنى appeared first on فيلم تعلم البرمجيات للطالب العربي.

لإنشاء نظام ضبابي مثالي يعتمد على مجموعات بيانات الإدخال والإخراج ، استخدم ANFIS في مربع أدوات Fuzzy. كما نعلم ، فإن الأساليب العصبية الضبابية ، التي تستخدم مزايا كل من الطرق الضبابية والعصبية ، لديها القدرة على التعامل مع عدم اليقين والضوضاء في النظام المتحكم فيه. لذلك ، من الممكن تحويل بنية ضبابية لبعضها البعض عن طريق شبكة عصبية ، والعكس صحيح. في الواقع ، من الممكن الاستفادة من كلتا الطريقتين. حتى الآن ، تم اقتراح العديد من الخوارزميات لتدريس القواعد الغامضة والتنظيم الأمثل لوظائف العضوية بواسطة الشبكات العصبية.

في مربع أدوات Fuzzy في برنامج MATLAB ، يتم استخدام طريقة ANFIS لهذا الغرض. تم اقتراح هذا الهيكل بواسطة Jang [1]. ANFIS هو نظام استدلال ضبابي ذو قدرة تكيفية ، وهو في الواقع شبكة عصبية تلقائية مع إمكانية التدريب. في مربع الأدوات Fuzzy ، هناك طريقتان لتدريب الشبكة العصبية المرتبطة بهذه البنية.

طريقة الانتشار العكسي للخطأ
الطريقة الهجينة ، وهي في الواقع مزيج من طريقة انتشار الخطأ والمربعات الصغرى.
لا يمكن تنفيذ هذا الهيكل إلا في نظام Sugeno الضبابي. يجب أن يكون نظام Sugeno الغامض صفريًا أو أمرًا واحدًا. النظام الغامض الذي حصلت عليه ANFIS له ناتج واحد فقط وعملية غير غامضة هي متوسط ​​مرجح. جميع وظائف عضوية الإخراج هي نفسها وهي من النوع الخطي أو الثابت.

إنشاء هيكل غامض باستخدام ANFIS:
في مربع الأدوات Fuzzy ، يوجد حلان لإنشاء بنية ضبابية باستخدام ANFIS. الطريقة الأولى هي فصل الشبكة والطريقة الثانية هي تجميع الاختزال. يتم استخدام الأمر genefis1 لإنشاء بنية ضبابية من خلال طريقة فصل الشبكة ويتم استخدام طريقة genfis2 إذا تم استخدام طريقة تجميع الاختزال. يمكن إنشاء الهيكل الغامض مع عدد وظائف العضوية ونوع وظيفة العضوية المطلوبة.

للتبسيط ، نفترض أن نظامنا الضبابي يحتوي على مدخلين x و y وأن ناتجه هو z. الآن إذا كانت القواعد كما يلي:

وإذا استخدمنا متوسط المراكز للمولد غير الضبابي ، فسيكون الناتج كالتالي:

سيكون الهيكل المكافئ لـ ANFIS كما يلي:

J. -. R. Jang ، “ANFIS: نظام الاستدلال الضبابي القائم على الشبكة التكيفية ،” في IEEE Transactions on Systems ، Man ، and Cybernetics ، المجلد. 23 ، لا. 3، pp.665-685، May-June 1993، دوى: 10.1109 / 21.256541.

The post العصبية الضبابية (ANFIS) في MATLAB appeared first on فيلم تعلم البرمجيات للطالب العربي.

تتضمن النظرية الضبابية أربع خطوات للبناء الغامض ، وقاعدة بيانات القانون الضبابي ، ومحرك الاستدلال الغامض ، والبناء غير الضبابي.

مقارنة بين المنطق الضبابي والمنطقي للأستاذ لطفي زاده:
المنطق الكلاسيكي هو مثل شخص يرتدي ثوبًا رسميًا أسود ، وبلوزة بيضاء ، وربطة عنق سوداء ، وأحذية لامعة ، وما إلى ذلك ، عندما يأتي إلى حفلة رسمية ، والمنطق الضبابي مشابه إلى حد ما لشخص يرتدي فستان رسمي ، وبنطلون ، وقميص ، و أحذية. جاء القماش إلى نفس الحفلة. لم يكن هذا الفستان مقبولاً في الماضي ، لكنه اليوم مختلف.

تعريف الأنظمة الضبابية وأنواعها
تم تعريف كلمة fuzzy بشكل غامض في قاموس أكسفورد. إذا أردنا تعريف نظرية المجموعات الغامضة ، يجب أن نقول إنها نظرية للعمل في ظروف عدم اليقين ؛ هذه النظرية قادرة رياضيًا على صياغة العديد من المفاهيم والمتغيرات والأنظمة غير الدقيقة وتوفر أساسًا للتفكير والاستدلال والسيطرة واتخاذ القرار في ظروف عدم اليقين.

لماذا الأنظمة الضبابية؟
عالمنا الحقيقي معقد للغاية بحيث لا يمكننا التوصل إلى وصف دقيق ؛ لذلك ، بالنسبة للنموذج ، يجب تقديم وصف تقريبي أو غامض يكون مقبولاً وقابل للتحليل.
مع تقدمنا ​​نحو عصر المعلومات ، تصبح المعرفة البشرية مهمة للغاية. لذلك ، نحتاج إلى فرضية يمكنها صياغة المعرفة البشرية بشكل منهجي ودمجها ، جنبًا إلى جنب مع النماذج الرياضية الأخرى ، في الأنظمة الهندسية.

ماذا تشبه الأنظمة الضبابية؟
الأنظمة الضبابية هي أنظمة تستند إلى المعرفة أو القواعد ؛ إن قلب النظام الغامض هو قاعدة معرفية تتكون من قواعد “الشرط” الغامضة.
قاعدة if-then fuzzy هي تعبير if-then الذي يتم تحديد كلماته من خلال وظائف الانتماء المستمرة.

مثال:
إذا كانت سرعة السيارة عالية ، فقم بتطبيق قوة أقل على دواسة الوقود.
يُشار إلى الكلمتين “مرتفع” و “منخفض” بوظائف الانتماء ؛

مثال:
لنفترض أننا نريد تصميم وحدات تحكم تتحكم في سرعة السيارة تلقائيًا. الحل هو محاكاة سلوك السائقين. هذا يعني تحويل القواعد التي يستخدمها السائق أثناء القيادة إلى وحدة تحكم تلقائية.

في اللغة العامية ، يستخدم السائقون بشكل طبيعي القواعد الثلاثة التالية أثناء القيادة:
إذا كانت السرعة منخفضة ، فقم بتطبيق المزيد من القوة على دواسة الوقود.
إذا كانت السرعة متوسطة ، فقم بتطبيق قوة متوازنة على دواسة الوقود.
إذا كانت السرعة عالية ، فقم بتطبيق قوة أقل على دواسة الوقود.

باختصار ، نقطة البداية لبناء نظام غامض هي الحصول على مجموعة من القواعد إذا كانت غامضة من معرفة الخبراء أو المجال ؛ الخطوة التالية هي دمج هذه القواعد في نظام واحد.

أنواع الأنظمة الضبابية
أنظمة ممداني الضبابية
Takagi-Sugnokang Fuzzy Systems (TSK)
أنظمة الطور العصبي

نظام ممداني الضبابي
يجمع محرك الاستدلال الغامض هذه القواعد في تعيين من مجموعات ضبابية في مساحة الإدخال إلى مجموعات ضبابية في مساحة الإخراج بناءً على مبادئ المنطق الضبابي.
المشكلة الرئيسية في أنظمة ممداني الضبابية هي أن مدخلاتها ومخرجاتها عبارة عن مجموعات ضبابية. في النظم الهندسية ، تعتبر المدخلات والمخرجات متغيرات ذات قيم حقيقية.
لحل هذه المشكلة ، قدم Takagi Sugeno نوعًا آخر من الأنظمة الضبابية التي تكون مدخلاتها ومخرجاتها متغيرات ذات قيم حقيقية.

نظام Takagi-Sugo الضبابي
وهكذا أصبحت القاعدة الغامضة علاقة بسيطة من التعبير الوصفي إلى القيم اللغوية. على سبيل المثال ، في حالة السيارة ، يمكن القول أنه إذا كانت سرعة السيارة X ، فإن القوة الواقعة على دواسة الوقود تساوي Y = CX.
المشاكل الرئيسية لنظام TSK الضبابي هي:
قسم “إذن” هو قاعدة المعادلة الرياضية ، وبالتالي لا يوفر إطارًا لتمثيل المعرفة البشرية.
هذا النظام لا يترك لنا الحرية في تطبيق المبادئ المختلفة للمنطق الضبابي ، ونتيجة لذلك ، لا توجد مرونة للأنظمة الضبابية في هذا الهيكل.
لحل هذه المشكلات تم استخدام النوع الثالث من الأنظمة الضبابية وهو نظام ضبابي بمولدات ضبابية ومولدات غير ضبابية.

عناوين الفيديو التعليمية: (صفر الى مائة)
مقدمة

تاريخ الأنظمة الضبابية

من أين بدأت الفكرة المنطقية الغامضة؟

ما هو المنطق البشري؟

مفهوم الدرجة وجدول الحقيقة

ماذا يفعل المنطق الضبابي؟

مفهوم القواعد غامض

شرح مخطط كتلة النظام الضبابي

الفرق بين القيمة الواضحة والقيمة الغامضة

وصف نظام الاستدلال الضبابي (FIS)

وصف كامل لمثال لنظام غامض

مفهوم المجموعة الغامضة

درجة العضوية

مثال على مجموعة ضبابية

الفرق بين المجموعة الكلاسيكية والمجموعة الضبابية

التفكير بمنطق ضبابي

منطق ثنائي منطقي

مفهوم وظيفة العضوية

وظيفة العضوية من مستويين

وظيفة العضوية عبر الإنترنت

في

تم اقتراح نظرية المجموعات الغامضة في عام 1965 من قبل البروفيسور لطفي أصغر زاده ، وهو عالم إيراني وأستاذ في جامعة بيركلي في الولايات المتحدة. تم تعريف كلمة غامضة في قاموس أكسفورد بشكل غامض وغامض وغير دقيق. يعد استخدام هذا النموذج مناسبًا عندما تكون البيانات غامضة وغير مؤكدة وغير دقيقة.

تتضمن النظرية الضبابية أربع خطوات للبناء الغامض ، وقاعدة بيانات القانون الضبابي ، ومحرك الاستدلال الغامض ، والبناء غير الضبابي.

مقارنة بين المنطق الضبابي والمنطقي للأستاذ لطفي زاده:
المنطق الكلاسيكي هو مثل شخص يرتدي ثوبًا رسميًا أسود ، وبلوزة بيضاء ، وربطة عنق سوداء ، وأحذية لامعة ، وما إلى ذلك ، عندما يأتي إلى حفلة رسمية ، والمنطق الضبابي مشابه إلى حد ما لشخص يرتدي فستان رسمي ، وبنطلون ، وقميص ، و أحذية. جاء القماش إلى نفس الحفلة. لم يكن هذا الفستان مقبولاً في الماضي ، لكنه اليوم مختلف.

تعريف الأنظمة الضبابية وأنواعها
تم تعريف كلمة fuzzy بشكل غامض في قاموس أكسفورد. إذا أردنا تعريف نظرية المجموعات الغامضة ، يجب أن نقول إنها نظرية للعمل في ظروف عدم اليقين ؛ هذه النظرية قادرة رياضيًا على صياغة العديد من المفاهيم والمتغيرات والأنظمة غير الدقيقة وتوفر أساسًا للتفكير والاستدلال والسيطرة واتخاذ القرار في ظروف عدم اليقين.

لماذا الأنظمة الضبابية؟
عالمنا الحقيقي معقد للغاية بحيث لا يمكننا التوصل إلى وصف دقيق ؛ لذلك ، بالنسبة للنموذج ، يجب تقديم وصف تقريبي أو غامض يكون مقبولاً وقابل للتحليل.
مع تقدمنا ​​نحو عصر المعلومات ، تصبح المعرفة البشرية مهمة للغاية. لذلك ، نحتاج إلى فرضية يمكنها صياغة المعرفة البشرية بشكل منهجي ودمجها ، جنبًا إلى جنب مع النماذج الرياضية الأخرى ، في الأنظمة الهندسية.

ماذا تشبه الأنظمة الضبابية؟
الأنظمة الضبابية هي أنظمة تستند إلى المعرفة أو القواعد ؛ إن قلب النظام الغامض هو قاعدة معرفية تتكون من قواعد “الشرط” الغامضة.
قاعدة if-then fuzzy هي تعبير if-then الذي يتم تحديد كلماته من خلال وظائف الانتماء المستمرة.

مثال:
إذا كانت سرعة السيارة عالية ، فقم بتطبيق قوة أقل على دواسة الوقود.
يُشار إلى الكلمتين “مرتفع” و “منخفض” بوظائف الانتماء ؛

مثال:
لنفترض أننا نريد تصميم وحدات تحكم تتحكم في سرعة السيارة تلقائيًا. الحل هو محاكاة سلوك السائقين. هذا يعني تحويل القواعد التي يستخدمها السائق أثناء القيادة إلى وحدة تحكم تلقائية.

في اللغة العامية ، يستخدم السائقون بشكل طبيعي القواعد الثلاثة التالية أثناء القيادة:
إذا كانت السرعة منخفضة ، فقم بتطبيق المزيد من القوة على دواسة الوقود.
إذا كانت السرعة متوسطة ، فقم بتطبيق قوة متوازنة على دواسة الوقود.
إذا كانت السرعة عالية ، فقم بتطبيق قوة أقل على دواسة الوقود.

باختصار ، نقطة البداية لبناء نظام غامض هي الحصول على مجموعة من القواعد إذا كانت غامضة من معرفة الخبراء أو المجال ؛ الخطوة التالية هي دمج هذه القواعد في نظام واحد.

أنواع الأنظمة الضبابية
أنظمة ممداني الضبابية
Takagi-Sugnokang Fuzzy Systems (TSK)
أنظمة الطور العصبي

نظام ممداني الضبابي
يجمع محرك الاستدلال الغامض هذه القواعد في تعيين من مجموعات ضبابية في مساحة الإدخال إلى مجموعات ضبابية في مساحة الإخراج بناءً على مبادئ المنطق الضبابي.
المشكلة الرئيسية في أنظمة ممداني الضبابية هي أن مدخلاتها ومخرجاتها عبارة عن مجموعات ضبابية. في النظم الهندسية ، تعتبر المدخلات والمخرجات متغيرات ذات قيم حقيقية.
لحل هذه المشكلة ، قدم Takagi Sugeno نوعًا آخر من الأنظمة الضبابية التي تكون مدخلاتها ومخرجاتها متغيرات ذات قيم حقيقية.

نظام Takagi-Sugo الضبابي
وهكذا أصبحت القاعدة الغامضة علاقة بسيطة من التعبير الوصفي إلى القيم اللغوية. على سبيل المثال ، في حالة السيارة ، يمكن القول أنه إذا كانت سرعة السيارة X ، فإن القوة الواقعة على دواسة الوقود تساوي Y = CX.
المشاكل الرئيسية لنظام TSK الضبابي هي:
قسم “إذن” هو قاعدة المعادلة الرياضية ، وبالتالي لا يوفر إطارًا لتمثيل المعرفة البشرية.
هذا النظام لا يترك لنا الحرية في تطبيق المبادئ المختلفة للمنطق الضبابي ، ونتيجة لذلك ، لا توجد مرونة للأنظمة الضبابية في هذا الهيكل.
لحل هذه المشكلات تم استخدام النوع الثالث من الأنظمة الضبابية وهو نظام ضبابي بمولدات ضبابية ومولدات غير ضبابية.

عناوين الفيديو التعليمية: (صفر الى مائة)
مقدمة

تاريخ الأنظمة الضبابية

من أين بدأت الفكرة المنطقية الغامضة؟

ما هو المنطق البشري؟

مفهوم الدرجة وجدول الحقيقة

ماذا يفعل المنطق الضبابي؟

مفهوم القواعد غامض

شرح مخطط كتلة النظام الضبابي

الفرق بين القيمة الواضحة والقيمة الغامضة

وصف نظام الاستدلال الضبابي (FIS)

وصف كامل لمثال لنظام غامض

مفهوم المجموعة الغامضة

درجة العضوية

مثال على مجموعة ضبابية

الفرق بين المجموعة الكلاسيكية والمجموعة الضبابية

التفكير بمنطق ضبابي

منطق ثنائي منطقي

مفهوم وظيفة العضوية

وظيفة العضوية من مستويين

وظيفة العضوية عبر الإنترنت

في

The post نظام ضبابي في MATLAB appeared first on فيلم تعلم البرمجيات للطالب العربي.

التابع العضوي للمجموعة الضبابیة المرحلية المعممة من النوع الثاني يكون أشبه بالتابع ثلاثي الأبعاد , حيث أن البعد الثالث هو كمية التابع العضوي في كل نقطة من نقاط النطاق , والذي يسمّى ب عدم اليقين.

في المجموعة الضبابیة من النوع الثاني تكون الفاصلة لكمية البعد الثالث ثابتة في جميع النقاط , والعمليات الرياضية الذي يتطلبها تكون أبسط من ذلك .

المنطق الضبابي من النوع الثاني : الفصل الثانی

المنطق الضبابي من النوع الثاني : الفصل السادس

The post فیلم تعلیمی المنطق الضبابي الثانی appeared first on فيلم تعلم البرمجيات للطالب العربي.

مصطلح (الضبابي) في قاموس اكسفورد يأتي بمعنى غامض أو غير قابل للقياس أو غير دقيق.

يمكن الاستفادة من هذا النموذج عندما تكون المعطيات غامضة أو غير صحيحة .
تشتمل النظرية الضبابي على أربعة خطوات وهي الصناعة الضبابيه و قاعدة البيانات الضبابية. و محرك الاستنباط الضبابي و الصناعة غير الضبابية.
لماذا نستخدم الأنظمة الضبابية :
إن الواقع الذي نعيشه أكثر تعقيداً من أن نستطيع وصفه بشكل دقيق ببضع كلمات , ولذلك يجب عرض توصيف تقريبي أو ضبابی للنموذج والذي يكون مقبولاً نوعاً ما .

كلما توجهنا نحو عصر المعلومات أكثر كلما اكتسبت المعرفة البشرية أهمية أكثر , ولذلك نحن بحاجة لنظرية يكون باستطاعتها صياغة المعرفة البشرية بشكل منهجي .

الأنظمة الغامضة من النوع الاول : الجزء الرابع

الأنظمة الغامضة fuzzy system من النوع الاول : الجزء الرابع

The post فیلم تعلیمی المنطق الضبابي appeared first on فيلم تعلم البرمجيات للطالب العربي.

لأجل ذلك قد قمنا بتجهيز حزمة تعليمية شاملة لالمنطق الضبابي. و هذه الحزمة تحتوي على الفيديوهات التعليمية المدرجة في الأسفل :

The post حزمة تعليمية المنطق الضبابي appeared first on فيلم تعلم البرمجيات للطالب العربي.

ANFIS هو نظام استنباط مرحلي مع امكانية التطبيق والتي هي في الأساس شبكة عصبية تترافق مع قابلية التعليم .

تمتلك أداة ال Fuzzyفي جعبتها امكانية تعليم الشبكة العصبية وذلك من خلال طريقتين مختلفتين .

ANFIS هي الطريقة المستخدمة للتعليم في أداة ال Fuzzy في برنامج Matlab .

على الراغبين في ذلك ملئ الاستمارة التالية . عندما يتم الانتهاء سوف يتم ابلاغكم بذلك .

[gravityform id=”10″ title=”false” description=”false”]

العرض الأول من تعليم ANFIS 

العرض الثانية من تعليم ANFIS 

العرض ثالث من تعليم ANFIS 

The post فيلم تعليمي حول ANFIS appeared first on فيلم تعلم البرمجيات للطالب العربي.