Нечеткая логика дает приближение рассуждений человека. Например, решая задачу управления котлом, мы можем выделить некоторые "правила", например:
1) Нельзя, чтобы уровень воды скакал резко 2) Если немного увеличить расход воды, то уровень воды начнет подниматься 3) Для того, чтобы поднять уровень воды в котле надо добавить расход уровня воды, подождать и вернуть его на место 4) Увеличение расхода газа приводит к тому, что уровень воды начнет падать, поэтому надо добавить воду ...
Итого, есть куча "человеческих" правил, которые надо перевести на язык машины так, чтобы она могла их выполнять за человека. Если система нечеткого вывода (Мамдани, Сугэно), которые позволяют моделировать такое человеческое поведение.
Ну а если говорить про теорию вероятностей, то все-таки там подразумевается, что мы обладаем значительной информацией о системе (знаем распределения случайных величин, имеем много экспериментальных данные). Если всего этого нет, то можно уточнять модель (и тратить средства на эксперименты), либо использовать что-то более робастое.
|