Алгоритм Мамдани в системах нечеткого вывода

[@kostyl]

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…

[@Wyrd]

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.

[@VlK]

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.

[@atomicus]

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.

[@stoune]

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.

[@VlK]

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 :)

[@CLR]

Студент определенно, а когда лет 10 с подобным не сталкивался, уже если честно и не помнишь что это такое вообще.

[@ererer]

Давно работаю с нечёткой логикой, а не знал, что этот алгоритм — Мамдани =) Вот надо же. Спасибо.

[@o_O_Tync]

А где применяете? Было бы интересно услышать свой пример «из народа» :)

[@atomicus]

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.

[@Vlad911]

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.

[@atomicus]

-> подходы не на пальцах, но достаточно доступно.

Спасибо, именно такую цель я и ставил.

[@Ky7m]

Если интересно, то могу подготовить статью о реализации экспертной системы на основе нечеткой логики, используя данный алгоритм

[@atomicus]

С большим интересом почитаю.

[@outofhead]

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.