Pull to refresh

Comments 15

Неплохо, но я думаю можно проще всё объяснить. У многих людей, когда видят дифуры в тексте, резко уменьшается тяга читать. И когда еще делаешь саму простую програмульку — всё так красиво выходит…
А вот я против «простых» объяснений, потому как они «на пальцах», а когда объяснение «на пальцах» пытаешься применять, вылазит очень много подводных камней.

И да, в тексте нету ни одного дифура.
Иногда для дальнейшего углубления в тему требуются простые аналогии из смежной или житейской области.

Помнится, было у меня два препода параллельно. Один читал лекции по физическому моделированию вообще. Другой, на профильном факультете, занимался моделированием энергосетей. Строго говоря, это почти одно и то же, разница — в конкретном применении матаппарата.

Первый был большим теоретиком и до объективной реальности опускался редко. Примеры приводил суровые, типа «ну вот вам еще уравнение, из него все следует». Второй же ярко и красочно раскрывал сущность вопросов и их решений, уравнения в его исполнении буквально на глазах превращались в конкретные процессы…

Кроме всего прочего, второй буквально разил наповал неординарностью мышления.

Угадайте, чей материал был усвоен лучше.
Видимо, все зависит от цели, которой руководствуешься при написании текста. Обычно, статьи бывают двух видов: учебник или справочник. По одной лучше учиться, а в другую полезно заглядывать.
Я бы уточнил есть советского типа учебники где в большинстве пресекалась всякая «ересь» и есть учебники хороших авторов в основном западных где автор пытается написать понятно и легко ввести в курс ориентируясь на неподготовленую аудиторию. Я обработку сигналов выучил уже после ВУЗа по видео лекциям MIT OpenCourse Ware и там примеров с реальными применениями очень много и значительно понятнее чем та лабуда которую оторвано от жизни пытались втиснуть в ВУЗе.
Конечно есть по некоторым дисцыплинам и хорошие учебники наших авторов, но к сожалению их слишком мало.
Какие еще дифуры? :) Два интеграла, вычисляемые на раз-два, любой студент, нюхнувший лабу-другую по численным и пару лекций по теории множеств, разберется при желании :)
Студент определенно, а когда лет 10 с подобным не сталкивался, уже если честно и не помнишь что это такое вообще.
Давно работаю с нечёткой логикой, а не знал, что этот алгоритм — Мамдани =) Вот надо же. Спасибо.
А где применяете? Было бы интересно услышать свой пример «из народа» :)
Все просто. Процесс нечеткого вывода (рис. 3) описывается очень расплывчато. А алгоритмы уже формально описывают этот процесс и специфицируют его. Поэтому они так друг на друга похожи.
Спасибо, очень интересная статья! Навело на мысль, где этот алгоритм использовать в игровой логике.

Замечательное свойство авторов Хабра заключается в том, что они как раз таки не сваливаются в теоретическую часть, в тоже время объясняя алгоритмы и подходы не на пальцах, но достаточно доступно.
-> подходы не на пальцах, но достаточно доступно.

Спасибо, именно такую цель я и ставил.
Если интересно, то могу подготовить статью о реализации экспертной системы на основе нечеткой логики, используя данный алгоритм
Пишу мастер-тезис (диплом пишу, по-нашему). По сути тема — научить существующую экспертную систему работать с нечеткими переменными и правилами.
Хотя моя работа близится к завершению, с удовольствием почитаю ваш материал.
Sign up to leave a comment.

Articles