Kann da jemand für mich etwas Licht hineinbringen:

Während der Fuzzyfizierung werden die Erfüllungsgrade aller Aussagen auf der linken Regelseite ermittelt. Dazu wird für jede Aussage der Form:
linguistische Variable = linguistischer Wert

der Zugehörigkeitsgrad des Fakts zum bezeichnenden Fuzzy Set ermittelt. Jeder Aussage innerhalb eines Ausdrucks ist nach der Fuzzyfizierung ein Erfüllungsgrad zugeordnet. Der folgende Pseudocode-Abschnitt veranschaulicht Fuzzyfizierung
for k:=1 to n do
for j=1 to m do
Grad[ k ][ j ]:= Regel [ k ] [ j ] [Fakt [ j ]];

Ich versuche mir das an einer realen Anwendung zu veranschaulichen, aber bin mir recht unsicher. Mal von einem Kühllungssystem mit drei Sensonren ausgeangen:

Drei Sensonren = Drei Fakten, bzw. drei Temperaturen
j := (20,25,5)

Und Regeln:
i := (>=25, kühle stark, sonst nicht; >= 15, kühle leicht, sonst nicht; >=10 Heizen, sonst nicht)

Nun arbeite ich meine Schleifen ab:
Grad[k][j] := Regel[k][j] [Fakt[j]];

Grad[1][1] := …

Regel[1][1] würde nun ergeben, kühle leicht. Und Fakt[1] bedeutet es sind 15 Grad. Hier sehe ich schon mal nicht, was Fakt[j] dahinter soll. Ohne den würden sich jetzt schön drei Ausdrücke ergeben:

Ausdruck[1] = (nichts, Kühlung, nichts)
Ausdruck[2] = (kühle leicht, kühle leicht, nichts)
Ausdruck[3] = (nichts, nichts, heizen)

Damit hätten man dann schöne Daten für die weitere Verarbeitung.

Sehe ich es ansonsten in etwa richtig oder ist die Anwendungsidee total falsch?

Ich wuerde gerne Antworten, das System beschwert sich aber, dass "{i}-Syntax Wrong/Falsch" (mit {->[ und }->]) ist. Kann ich das irgendwie escapen?

Edit:Ich kriege es nicht hin. Hier ist die Antwort:
http://darkstar.homeunix.org/antwort.txt

Auch gut: http://en.wikipedia.org/wiki/Fuzzy_control_system

Danke, damit ist auf jeden Fall einiges beantwortet. Jetzt muss ich noch mindestens 30 Minunten investieren, dann weiß ich auch, ob ich es vielleicht verstanden habe. [img]http://www.fb18.de/gfx/24.gif[/img]

Hier noch mal dein Text:

Und Regeln:
i := (>=25, kühle stark, sonst nicht; >= 15, kühle leicht, sonst nicht; >=10 Heizen, sonst nicht)

Ein paar Folien weiter steht, dass eine Regel so aussieht:

if ( = and = and ... and ...) then ausgang[n] = v
fuer m=4 (Terme pro Regelpraemisse), wobei 'v' auch ein ling. Wert ist.

Also z.B.:
if (temp is Warm AND temp2 is Cold AND ...) then ausgang[n] is RingAlarm
Fuzzifizierung bedeutet nun, einem Term (temp is Warm) einen Erfuellungsgrad zuzuweisen, naemlich Grad[k][j]. Der Erfuellungsgrad (Kompatiblitaetsmass) der Praemisse der Regel i ist dann Comp[k] = min(Grad[k][*]) (Aggregation). Mit Comp[k] wird dann die Konklusion (die ja ein Fuzzy-Set ist) gekappt. Dann werden alle gekappten Konklusionen per max-Operation zusammengefasst (Akkumulation), und aus dem resultierendem Fuzzy-Set wird ein Stellvertreter ausgewaehlt (Defuzzifizierung).

Was ist ein ling. Wert? Er ist darstellbar als Fuzzy-Set, also
wert:t->[0,1].

Z.B. fuer Warm:
Warm:t->[0,1] = {(0 Grad, 0), ..., (10 Grad, 0.1), ..., (25 Grad, 1), ..., (40 Grad, 0.5), ...} Um den Erfuellungsgrad von temp1 = Warm zu ermitteln, muss man einfach die Funktion auf den Sensorinput anwenden.

So habe ich es jedenfalls verstanden.

Aber was nun

for k:=1 to n do
for j=1 to m do
Grad[k][j]:= Regel[k][j][Fakt[j]];

genau bedeutet weiss ich auch nicht. :26: