طيب ماشي بسم الله الرحمن الرحيم اليوم إن شاء الله
بدنا نقطع قدر أكبر في الموضوع اللي هو ال fuzzy
express systems كنا في المحاضرة اللي فاتت دوبك
بدينا نحكي عن اللي هو المفاهيم الأولى ل ال fuzzy
express systems و حكينا عن ال fuzzy rules أنا الآن
بدي أرجع شوية على ثبت أنه أبدأ في الموضوع من
البداية و الحين نقدر نجمله كله المحاضرة هذه إن شاء
اللهالموضوع هذا بادي في ال slides عندكم من lecture
رقم أربعة وفي file تاني اللي هو lecture رقم خمسة
بيكمل الموضوع، دا كال lecture رقم خمسة بتناول ال
inference هنا في أربعة مقدمة بيحكي فيها عن
introduction عن ال fuzzy sets و بعدين عن ال
linguistic variables ال edges و بعدين بيحكي
operations of fuzzy sets و بعدين بيصل ال fuzzy
rulesاحنا بدنا نحاول نخلص الحكي و نصل ل fuzzy
rules اللي هو already احنا حكينا في المحاضرة
السابقة علشان نقدر نكمل بعد هيك على ال inference
ندخل على ال lecture رقم 5 و نحكي في ال inference
فانا ال introduction او what is fuzzy thinking و
fuzzy sets وحتى كمان ال linguistic values and
hedges انا حابد اعمل ايه من ال fuzzy setsو هأحكي
ال linguistic variables على طول على سرية و بعدين
الأوراج الزرقية هنفلتها الهجز برا هنفلتها ماشي
هنتقل على طول يعني واحد اتنين بعدين تلاتة و بعدين
نكمل على اللي هو ال slide رقم خمسة ال lecture رقم
خمسة كل المفاهيم اللي اخر كل المفاهيم اللي احنا
بنتركها بتكونهي مرت معانا أثناء الحكي ولي ما مرش
هنرجعله تاني ال operations هنرجعلها تاني في الآخر
الكلام هذا لو اقفزي سلسبب ده من slide الرقم تسعة
تسعة عشرة
عشرة تمام؟ بس قبل عشرة ربما تلقينا نقل عن تسعة
تسعة تسعة هي دي برضه كمان انا حكيت فيها المحاضرة
الفاترة في ال boolean logic عشان احنا دلوقت بنفهم
مصطلح ال fuzzy logic ال fuzzy logic هو ال logic
عادي بس بدل ما يبقى في عندي القيم ال truth يا اما
ال zero one يا اما true يا اما false لأ في عندي
تدرج في القيم ال boolean logicبقول إما true أو
false إما true أو false إما ينتمي إلى truth أو
ينتمي إلى false بينما في ال multivalue درجة اللي
هو اسم آخر الفاظي بيبدأ في أنه يتدرج في درجة
الحقيقة يعني هي true ممكن مش يا true يا falseيا
ممكن تبقى تسعين في الميتو ويمكن تبقى سبعين في
الميتو ويمكن تبقى بنسب متفاوتة فهي المقصود بإنه أو
التمييز ما بين ال boolean logic وما بين ال
multivalued أو ال fuzzy logic هذا
الكلام بيدخلنا على مفهوم ال fuzzy set ال fuzzy set
لما أنا قلت هنا انه انا عندي الحقيقة يا اما بتكون
true يا اما بتكون falseالمعنى ذلك انا مقدر اقول
الحقائق او ال .. ال .. ال .. ال .. ال .. ال
assertion يعني الإدعاء يا ما بكون ينتمي إلى مجموعة
ال true يا ما بينتمي إلى مجموعة ال false وانتماؤه
هنا معناه ان هو مش منتمي للطرف الآخر، اذا منتمي لل
true هو حتما لاينتمي إلى ال false، صح؟بينما في
الفظي لأ ممكن يكون هو ينتمي الى اكثر من مجموع يعني
الحقيقة ممكن تبقى متمية الى هذه المجموعة ال
assertion مجموعة ألف ومجموعة با و بدرجات متفاوتة
ماشي فمفهوم ال set اصلا اللى احنا بنعرفه في
الرياضيات بالاصل لكن الان بدل ما انا اجي اقول ان
فلان ينتمي الى هاي مجموعة okayبدل ان نجيب بدل ما
يكون انسى انسى الدائرة هذا ال grey اعتبر ان انا في
عندك الدائرة السوداء و الخارج اللي هو الأبيض لأن
اي نقطة قد اما بتكون جوا او برا صح فهي اما تنتمي
إلى المجموعة او لا تنتمي اليها فعندما في الفاضي
السادت احنا لما في عندنا انتماء و برضه في كمان
على الأطراف في درجات متفاوتة من الانتماء و لا
ينتمي تماما لأن مثلا انا ممكن اضغط في end value
يعبر انه قيمة على ال X-axis ال value هذا هنا هذا
لا ينتمي إلى المجموعة اطلاق لا ينتمي إلى المجموعة
الفاصلة P2 P2 صغيرة بقول مثلا تلاتة تجعله لا ينتمي
بالمرة إلى المجموعةبينما ال value هذا و ال value
هذا هذا ال value ينتمي تماما إلى المجموعة لأن واقع
في ال range هذا هذا ال value هنا ينتمي partially
جزئيا إلى المجموعة نسميها مجموعة A هذا أيضا كذلك
الحالة أي value هنا ينتمي جزئيا إلى مجموعة A بينما
بعد ذلك الانتماء صفر فإيش الاختلاف الأهم بينهذا
الكلام من بين هذا الكلام ان هنا بولين بولين ياما
ينتمي ياما لا ينتمي قطع عنا عشان ذلك نسميهم crisp
.. crisp .. crisp set يعني في قطع ثابت بين
الناحيتين بينما في ال fuzzy set لأ مافي قطع فيها
دي نوع من الضبابية هذا منطقة ضبابية اللي ممكن تقع
فيها بعض الاش بعض العناصروفي المنطقة الضبابية،
انتماء العنصر اللي واقع في المنطقة الضبابية بيبقى
نسبي، partial، جزءي، تمام؟ عشان أيه كلمة نسميه؟
Fuzziness وهذا فظنس، عشان كلمة فظي أصلا من جاي من
.. لما أنا أشرح النظارة، أنا بشوفكوا فظي، بشوفكوا
مغبش، ضبابي، يعني مافيش شيء وضوح للرؤية، ماهياش
crispOkay فانا الآن بس تفزيتي لهذا ال slide بس
عشان اوضح مفهوم ال fuzzy set و ال crisp set
فاتفاقنا انه انه مفهوم ال set هو هو بس الان
اختلفنا و اضافنا عليه مفهوم الضبابية عشان يكون صار
fuzzy set فهو
مثال على ذلك انه انا في اندي مثالة طولمثلا الطول
انا لدي اشخاص و كله راح اطوله بالصينتمتر اتنين و
تمانين اتنين و خمسة هذا مائة اتنين و خمسين الان لو
انا بدى اصنفهم الى two sets crisp sets باجى بحط خط
معين دعيني اقول مثلا 180 اللى اعلى من 180 هذا
بسميه او بقول عنه ايش طول و اللى اقل من 180 بقول
عنه ايشnot tall ممكن أسميه short بس هو إذا ماكانش
tall مش بضروري يبقى short ممكن يبقى وسط بس أنا بدي
أقول tall و not tall هذا إيش هذا لو أنا بانظر لو
أنا بدي أجسمه ملا إيش crisp two crisp sets أو بدي
أتخيل ال tall على إن هو ال setماشي و حدوده من هند
ال 80 من 180 فى المفهوق فأي او لهند مثلا اقول 250
اي حد فى هذا ال range هو tall اي حد خارج هذا ال
range هو مش tall ايش وصفه مش قضية الحين المهم انه
انا حاطط حدود crisp للاشه للمجموعة حدود واضحة
دقيقة للمجموعة بينما فى الفظى لأ فى الفظى انا بقول
tall كلهم tallولكن بالنسبة متفاوتة هذا الجاء
الراجل 0% طول ال 152 هذه انا بتعتبرها انه لا تنتمي
الى الطول بينما هذا 1% هذا كل ما زاد كل ما زاد طول
الشخص اه بزيد درجة انتمائه الى من؟ الى الطول اتخيل
برضه كمان الاكتر من 208 هيبقى برضه كمان 100% طول
فواضح ال .. واضح الفكرة لإن هذا .. هذا بيسمي إيه
إيش degree of .. إيه إيش؟ of .. إيه؟ of membership
درجة عضويته أو انتمائه إلى إيش؟
للمجموعة اللي هي ال fuzzy المجموعة الفuzzy
المجموعة الفuzzy بنعطيها اسم اللي هو هنا في هذا
المثال اللي هو tall tall هذا هو اسم المجموعة وهذا
الشخص درجة انتمائه إلى هذا .. ده مجموعة الطول 98%
فهذا الكلام بتعبر عنه بالشكل
هذا أو بال notation هذا
أنا في عندي set الو
ايه و في عندي X capital هذه اللي هي كافة
الاحتمالات الممكنة ل X small اللي هي ليش من
كده لكده اقول مثلا طول في انسان اطول و ممكن يكون
اقل من مائة صنطيماعرفش اعتبر انه ال .. ال .. ال X
قيم محددة تروح من مية الى تلت منين اقل فيه المهم
احنا ال X capital خالبة capital يعني كأنه ايش؟
بنتحكي عن set هي في حد ذاتها set مجموعة القيم
الممكنة للمتغير X اسمه لهذا فال
membership تبعت X
بهي أي المتغير في المجموعة a هتكون اما zero او one
هذا اذا كان المجموعة a اياش crisp صح بينما في حالة
ما يكون في
حالة ما يكون ال a فظي فالقيم
ميو هذي هي عبارة عن الـ membership value تبع
المتغير X في المجموعة A هذا الكلام هيكون اما واحد
او زيرو او اشي ما بين الزيرو والواحد
اكبر من زيرو و less than one صح فإذا كانت if X is
totally in Aإذا نتغير هذا إذا نتغير X قيمة واقعة
جوا المجموعة A فبكون ال degree of membership
بتبعته هي إيش one وإذا هو totally إذا totally not
in A فال degree of membership بتبعته إيش Zero وإلا
بيكون إيشالقيمة تتراوح من ال zero الواحد if it is
partially in it القيمة تتراوح من ال zero الواحد if
it is partially in it القيمة
تتراوح من ال zero الواحد if it is partially in it
القيمة تتراوح من ال zero الواحد if it is partially
in it القيمة تتراوح من ال zero الواحد if it is
partially in it القيمة تتراوح من ال zero الواحد if
it is partially in it القيمة تتراوح من ال zero
الواحد if it is partially in it القيمة تتراوح من
ال zero الواحد if it is partially in it القيمة
تتراوح من ال zero الواحد if it is partially in it
القيمة تتراوح من ال zero الواحد if it is partially
in it القيمة تتراوح من ال zero الوافهذه ال
notation هي الصيغة اللي احنا بستخدمها لتعبيرها عن
ال membership والان فهمنا ايش membership وفهمنا
ايش علاقتها بال .. بال sense بسميها degree of
membership also called membership value انا
بالعربي هسميها درجة انتماء degree درجة انتماء يعني
عضويته في هذا المجموعة تمام عضويته ماهياش crisp يا
اما هو عضو يا ما مش عضو لأ هو عضو ولكن بنسبة
الان طبعا هذا الكلام بنعمل عمله في الكمبيوتر على
شكل values اه
real values بس
اهم ذلك اللي هو ان احنابمفهوم الانتماء ممكن زي ما
قلت قبل في البداية انه ممكن يكون انتماءه الى اكتر
من المجموعة في انا الواحد هو نفس ال member ممكن
يبدأ انتماءه في اكتر من المجموعة في انا الواحد لو
crisp لو crisp set لأ لايمكن اي نقطة على هذا ال
universe of discourse universe of discourse اتوقت
كانت على واحدة من ال slides بس انا ماوجهتش عندها
discourseما هو مقصود بيها؟ مقصود بيها ال range of
values اللي هي ال X capital أي نقطة على هذا ال
range هي إما في هذه المجموعة أو في هذه المجموعة أو
في هذه المجموعة صح؟ يا هنا يا هنا يا هنا لأن
مستحيل في ال crisp sets يكون نقطة وقع في هذا و في
هذا في أى واحد بينما في ال fuzzy sets ال fuzzy
sets مش بس أن حدودها ضبابية
مش هال واضح الرسم هذا مش بس ان حدودها ضبابية الا
انه ايضا ضبابية و متداخلة يعني هذا ال set A و هذا
ال set B بحدودهم متداخلة زي هنا مثلا يعني ال
average و ال short حدودهم متداخلة هذا المنطقة هذه
القيم اللي فيها هي تابعة لها ال average و هي تابعة
ايضا لل short و كدرجة الحالالنقاط اللي هنا او ال
values اللي واقع على هذا الجزء من ال universe of
this course واقع على 10 تمين إلى ال average و 10
تمين إلى ال total في N واحد جميل هذا الكلام ممكن
بحير اكتر من ما انه بيه بس الان بدنا نشوف كيف هذا
الأمر بيوظف في ال express systems rule based
express systems واضحة هذا ال slide اللي انا قفزت
عليها وانصلنا لهاالان مفهوم ال linguistic
variables مش جديد علينا بس التقاليد اللي نفهمه في
ضل أو في إطار ال fuzzy sets ال .. ال .. ال .. ال
variable اللي هو .. لما أنا بقول X أي شخص أو أي
عينة أني sample في ال data .. في ال data set هي
عبارة عن variable القيمة تبعتها هي ال variable
تبعتها لما بقول أنا John is tall وين ال variable
John صح؟ يعني John هذا اسم و ثابت مابتغيرش بس
القيمة تبعته انتماءه إلى ال .. هذا هو المتغير شو
.. شو هي المجموعة اللي ينتمي .. اللي ممكن ينتمي
إليها John؟ طال .. طال .. طال هي المجموعة و درجة
انتماءه متباينة ممكن يبقى طال بنسبة 100% ممكن طال
بنسبة إيش؟ خمسين أو صفر، مظبوط؟ فJohnthe
linguistic value of John takes the linguistic
value of Toll بس برضه كمان بدنا بنقول انه Toll ب
درجات الان
ال rule ال fuzzy rule هكون اصبح شكل ال F طبعا هى F
و في عند ال condition و في عند ال conclusion if
wind is strong then sailing is good هنا هذا ال
variableهذا الـ value بس برضه بلزمنا كمان اللي هو
degree of membership sailing is good project
duration is long then completion risk is high
speed is slow shipping distance is short هذه ما
هيش .. ما بتفرجش كتير عن اللي هيش ال rules تبعت
اللي شفناها في ال certainty factor وشفناها في ال
Bayesian reasoning اللي هيخلف اللي هوقالية ال
reasoning قالية استنباط الاستنتاج وحساب وحساب
النسبة تبعته ال probability تبعته لان من هنا ال
slide ببدأ كمفروض الهتجز انا الهتجز بدي اخليها الى
قدام وبدنا ننتقل الان الى اللي هو ال fuzzy rules
مرة اخرى ال fuzzy rules زى ما شوفنا طوي في عندي
بيكون variableالـ value هو set يعني x ينتمي إلى a
و y ينتمي إلى b فالـ
style هذا يتميز بين ما هو الـ crisp و ما هو ال
fuzzy اندي هذا if speed is greater than 100 then
stopping distance is long هنا هذه عبارة عن
variable fuzzyvalue مظبوط هذا ال variable stopping
distance is long فظي variable ينتبه إلى فظي set
بينما هنا speed is greater than one hundred هذا
crisp هو يا إما أكبر من مائمية يا إما مش أكبر من
مائمية صح؟ okay ال variable speed can have any
numerical value between zero و مائتين و عشرين سرعة
السيارة ممكن تطلعوا هنا من صغر إلى مائتين و عشرين
but the linguistic variable stopping distancecan
take either value long او short long او short
فتقول هذه short صح okay long و short برضه crazy لأ
هدولة هدولة sets long و short هدولة عبارة عن sets
هذه long و هذه short هدى set قدام او يعني حتى حتى
لان احنا حكينا ان هذه sets ويلها درجة انتماء ال
variables بتاخد درجة انتماء في هذه
الان درجة ال intimate على اي اساس بتتحدث بتحدث على
اساس fuzzy membership functions fuzzy membership
functions
الـ two sets tall و heavy هذه الآن مجموعة الطول
وهذه مجموعة الهوي طول
الشخص ناخد الاشخاص اللي بيبقى 160 إلى 200 هذا
ال curve هو اللي بيعطيلي هذا ال curve هو اللي
بيمثل ال function هذه ال function هي اللي بتعطيلي
ال membership فانالو عندى شخص طوله 180 صنطي بالظبط
ايش درجة انتمائه لمجموعة الطول حوالي
ماعش
بالمين واحد وزنه 80 أنا شوية اكتر من 80 يعني
بقالجىفي جماعة ال .. ايش؟ في جماعة ال heavy اما مش
يقول fat فات كلمة يعني negative اه فجأة ال heavy
okay فجماعة ال heavy بيجي حوالي خمسين شويه خمسين
في المية okay فببساطة شديدة ملخص الكلام انه درجة
الانتماء بيعبر عنها ب membership function تمام
فعزي membership functionاللي شوفناه احنا هنا قبل
شوية لما
رسمنا وميازنا ما بين ال .. ال crisp sets وما بين
ال fuzzy sets مش هتقوله fuzzy sets تلاته هتقوله
crisp هدوله برضه منبشر functions بناء على ال
function هذه هتساعد زي هيك مرة واحدة بشكل خطي
وبعدين تنزل مرة واحدةبرضه عشان كان خطر صح هذه برضه
عبارة عن function الـ function بتحدد تاريخ
الإنتمال مثلا هذا ال value هنا يعني لو عيدي أنا
شخص الطوله تبع مية و خمسة و تمانية و أربعة و
تمانين فهو بينتمي إلى ال average هيهانة نقطة تقاطع
مع مين تقاطع مع ال function هذا المتلف عبارة عن
function ال function تبع التنينالـ Average و أيضًا
يتقاطر مع الـ Function تبع التطور ماشي، شو معنى
هذا الكلام؟ معنى هذا الكلام أن الشخص اللي طوله 184
هو member في الـ Average و هو أيضًا member في ال
short في ليش؟ لأ في ال total، صح؟ في ال average
بنسبة كده؟ عالية 10%وFedTol بالنسبة للهندسة 40% صح
هذا الكلام؟ انا رجعت لها ال slide هذا عشان ايش
نوضح نوضح ان الخطوط اللينيار اشكالها الهندسية هي
ايضا شكل من اشكال ال membership functions
ال membership functions هدولة
اللي شوفناها قبلOkay واحد كمان تعطيني ال
membership ال degree of membership لو أنا بدأ أفكر
فيها من ناحية عملية computational ال linear أسرع
في حساب يعني لو أنا بدي أعمل function و أصممها
بحيث أنه اعطيها ال value هي تعطيني تعطيها الطول
تبع الشخص و هي تعطيني ال membership تبعه لو ال
function نفسها linearأسرع في الحساب من لو انها
curve عشان هي كذلك يفضل عشان تسريع الوجد اللي هو
ال linear functions هاي برضه مثال يوضح ان لو انا
عندي اكتر من value هذا بالنسبة لل height وهذا
بالنسبة لل weight كون المزل كيف ال membership تبقى
في كل واحد من ال functions
ال rule طبعا في ال fuzzy زي ال rule في اللي مش
fuzzy ممكن تبقى multiple إيش ال condition تبعها
multiple antecedents يعني multiple يعني أكتر من
الشرط بال and أو بال or صح okay ال consequent إيش
ممكن يكون في multiple برضه and a consequenceالـ
fuzzy احنا ماشوفناش مثل هذا الكلام في ال .. مش
fuzzy في ال rules الأخرى اللي قبله الان في ال
fuzzy هل يسمح انه يكون ال condition ال conclusion
تبع ال rule يكون فيها multiple conclusions؟ بالظبط
بالظبط انه ال value الواحد ال input value الواحد
ممكن يكون إليه انتماء فيه أكتر منفي ما اكتر من
فزسر وبالتالي ممكن اناجي rule بتقولي إذا كان قيمته
كده قيمة المتغير الفلاني كده فهو ينتمي إلى هذا
المجموع أو ينتمي إلى هذا المجموع اذا ال
temperature is hot ف hot water is reduced and برضه
كمان ال cold water is increased هذه عبارة عن two
actions او two conclusions انا بنيتهم على التحقق
شرط واحدهذا الان نهاية ال slides تابعة lecture 4
سنكمل الان من lecture 5 اللى هى بتدخل على طول
مباشرة فى موضوع ال inference موضوع ال inference
بمعنى كيف fuzzy rules بدي اعمل منها او بدي اعمل
express system على اساس fuzzy rulesالأمر هذا بيتم
معالجة هذه ال rules معالجة هذه ال rules وصولا إلى
الاستنتاج اللي احنا بندور عليه في هذا النوعين من
ال inference في الممداني inference وفي السيجينو
inference هنطلع على الممداني بشكل أساسي وبعدين
السيجينو مشابه له بس باختلاف عنه في حاجة بسيطةأحنا
نفهم ال inference على أساس ال method الممداني و
بعدين نطلع على ال inference على أساس ال method
الممداني بصفة
عامة الفاضي inference بصفة عامةوالسيستم هذا بياخد
input وعلى أساسه بيطلع output ال output هذا غالبا
نحن ننظر عليه على انه decision قرار اللي بيسوي
action معين فال input هذا اللي بيدخل هو عبارة عن
معطيات رقمية crispأحنا بناء على الـ fuzzy
functions بنحول الـ crisp هذا ونعطيله membership
في الـ fuzzy sets لأن بناء على ال fuzzy sets الآن
ال rules بتتم معالجتها استنتجنا أنه بما أن المدير
الفلاني وقع في المجموعة الفلانيةيبقى ال rule
استنتاج تبع حاجة كده هذا الأمر يصبح في ال data set
يعمل fire لل rule جديدة و fire لل rule التانية لما
نصل للاستنتاج اللي بدنا يعني و في كل مرة بنحسب ال
what ال fuzzy memberships تبع كل استنتاج اللي
بنطلع
مناخصة العملية، أول شيء يحدث في الـ Fossification
الـ Fossification هو كما قلنا قبل كرسيب فاليو يدخل
بناء على الـ Fuzzy Function نأخذ درجة انتمائه في
الـ Fuzzy Sets بعد ذلك نشغل Rules بعد ذلك نعمل
Aggregation لرول Outputs لأن هذا سيكون أكتر من
Ruleفايرز وكل واحد بتعطينا استنتاج مختلف ونعمل لهم
تجميع عشان نطلع باستنتاج نهائي هذا الاستنتاج
ونعمله de-fuzzification استنتاج فuzzy ونحوله الى
استنتاج crisp خدنا ناخد مثال سريع لهذا الكلمة لأن
لو أنا في عندي system
هذا الكلام اللي بدأنا فيه المحاضرة الفاترة اذا
بتذكروا لما انا اول ما دخلت دخلت في ال rule في ال
fuzzy rules في عندي انا rule رقم واحد rules
مكتوبين بالاختصار وهنا مكتوبين بعبارة اوضح if x is
a3 if y is b1 if z is c1 لان a3 و b1 و c1 هدول
عبارة عن مجموعات fuzzy setsمهم A3 ترمز أنه
adequate و X نفسه عبارة عن project funding يعني لو
أنا عندي المثال هذا كله على أساس أن أنا فيه عندي
مشاريع و المشاريع هذه بناء على الميزانية تبعتها
وعدد ال staff اللي فيها ومتغيرات أخرى بأقدر ما إذا
كان المشروع هذا فيه مخاطرة عالية و لا مخاطرة تبعته
منخفضة و لا وسط ال risk هذا هو ال output value
اللي أنا أدور عليهOkay فالعملية هذه ان انا لازم
يكون في عندي اللي هو ال fuzzy functions ال fuzzy
functions اللي على أساسها القيمة تبعت المتغير بدي
اطلع ايه درجة انتمائه الى ال fuzzy sets فإذا كان
انا X هذه هي عبارة عن ال project funding يعني جداش
ميزانية المشروع إذا والله الميزانية كانت مائة
مليون و العشرة مليون و لا كده هقول العشرة مليون و
لا مائة مليونأدقوت ولا مش ادقوت بدي أعرف بناء على
مين على fuzzy functions فهنا هدولة أقول عن fuzzy
functions هذه fuzzy function ل X وهذه fuzzy
function ل Y ال Y اللي هو ايش قلنا هنا ورا ال Y
اللي هو project staffing X اللي هي ايش project
funding
و Y هو project staffing يعني إيش staffing staffing
يعني staff staff اللي هم العاملين staffing يعني
منصوب بيه حجم الموظفين اللي في المشروع الشغلين
المشروع ال Z هنا اللي هو risk هقول Z ولا هقول Z
انتوا متعودين علشان Z one ولا Z two
فهو ينتمي الى مجموعة A2 بنسبة 20% و ينتمي الى
مجموعة A1 بنسبة
خلّيني أسمّهم لهم الـ Funding A1 يعني
المتغير X هيكون تابع لواحد من هدولة التلاتة الـ A1
اللي هي ان يكون low و A2 يكون adequate
sorry بس نشوف ال ..
okay inadequate
و
marginal و
ally
بالنسبة ل Y لأ
Y لها مجموعتين بس اللي هو small و large هكون small
و large ال high هذا ال risk ال risk اللي لها low و
medium و high فعندك ال NY هتكون لها مجموعتين بي
واحد و بي اتنين بي واحدبمعنى ايش؟ small و هي
بادنان مش هيك بتيجي بمعنى انها script مش هيك اذا
small و large هتيجي بمعنى ذاتي انها script ايش
لازم script؟ crisp تيجي
ده script if crisp اذا كان الخط الفاصل ما بين
small و large خط قارنمافيش فيه ضبابية هنا انت إيش
شايف؟ في ضبابية ولا قط قاطع؟ مافي ضبابية تمام فهو
كامل و small و large هذا يعني أنه مجمعتين crisp
إذا الحدود ما بينهم ضبابية و كله فاضية إذا الحدود
قاطعة تكون crisp صح؟ احنا الأن خلاص خرجنا من ال
crisp و الأن كل السلسة اللي هتشوفهابنفعش تكون في
ال goal هجيب من ال fuzzy logic بنفع بس يعني مش
هكون استفادنا من ال fuzzy logic ال fuzzy logic هو
ميزته الأساسية انه يعمل هذا التداخل عشان ال system
مش دائما ال rules بتبقى قاطع خدها لك لما فعندك انت
الآن لاحظ
ال notation هذه الدرجة
الانتمائية
بساوي 2 من 10 هنا ال y هي الواقع تعطيها انتما بي
واحد بي واحد بالنسبة لجداش واحد او 10% بي اتنين
اقلت عامة انتما بي اتنين اقلت عامة انتما بي اتنين
اقلت عامة انتما بي اهي تعبّر عن مقدار ال project
funding وهذه هي مقدار project staffing أخدت
المقادير هذه وبناء على ال functions تبع ال budget
و ال staffing طلعت القيمة هذه الأمر الآن اسمه
classification the first step is to take the crisp
inputsالـ X and الـ Y X واحد و Y واحد هنا بمعنى
انه هيجي بعد هيك X اتنين و Y اتنين يعني ال system
هيتعامل معه مجموعة من الأزواج هذه تبني project
funding and project staffing and determine يعني
ماشي determine يعني حدد ال degree to which هدولة
inputs belong ينتموا to each one of ال sets تبعتهم
appropriate fuzzy sets okay الان بعد هيك رول
evaluationالخطوات التي رأيناها هي إذا X ينتمي إلى
تلتة أو Y ينتمي إلى بي واحد ف Z ينتمي إلى C واحد C
واحد و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة
و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C
تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة
و C تلتة و C تلتة
و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C
تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة و C تلتة
و C
low C2 بمعنى medium و C3 بمعنى high high if high
risk low risk و medium risk ممكن نرجع بجوة بس على
step number two اللي هي rule evaluation ال rule
evaluation بدي أخد هذه ال values و أحسب حسابها في
end تنفيذ ال rules ال rules برجع تاني X is A تلتة
هل الآن بناء على الـ .. هل الآن بناء على الـ
classification هذا ترى X اللي هي انتماء على A3؟
يعني حتى الآن بناء على الـ function اللي عندي هنا
A .. أسف X بتنتمي إلى A1 صح؟ وبنسبة كده؟ و X أيضا
تنتمي إلى A2 بنسبة 0.2 هذا من ناحية ال X من ناحية
ال Y طبعا هنا X واحد و Y واحدعشان اختصر ال Y تنتمي
الى مين الى V1 بالنسبة 0.1 وايضا تنتمي الى V2
بالنسبة 0.7 ماشي؟ الان كيف انا بدي ال rules هذه
اطلع على مين منهم تنطبق؟ لأن هذه أمور لا تنطبق
تماما صح؟ لأن مافي عندي ايش X تساوي ايه تلو تساوي
اندي هادى ممكن صح لأنه انا من الناحية في عندي ال y
تنتمي إلى a2 و ال x تنتمي إلى a2 انا بقدر fire هذا
rule بناء على هذا rule based on rule 2 أصبح z
تنتمي إلى c2 اللي هي normal احنا اسمه يكون million
normal
طيب رقم تلاتة هل تنطبق x is a ولا هدف اي نعم انتي
x تنتمي إلى a واحد تعطيني ايش استنتاج ان z تنتمي
إلى c تلاتة اللاحظ اللاحظ ان انا اتقابل ان انا على
روتم هنا اقول تلاتةرول تلاتة باستنتج انه الان لحظة
انا استنتجت ان Z تنتمي الى هذا و تنتمي الى هذا
وهذا برجزه من ال fuzzyness ان المتغير واحد ينتمي
الى مجموعتين فئان واحد ولكن جديش جديش درجة
الانتماء كيف
أحسن درجة الانتماء انا عرفت ان Zبنانة على ال rules
تنتمي إلى C2 وC3 لكن لم تجد درجة الانتماء لاحظ أن
ال system تبعنا صغير جدا لأن ال three rules اللي
لدينا و لأن احنا عمليا وصلنا للاستنتاج ان ال risk
تبع ال z بس الاستنتاج هذا فظي ضبابي بيقول لي ان ال
z normal و في نفس الوقت بيقول لي انها highأنا الأن
بدي أفكها هذه الضبابية و أحولها لـD-Fossification
بس عشان أفكها بدي أعرف النسب اللي هو degree of
membership تبع Z في كل واحد من هدولة ال two sets
C2 و C3 بسيطة الحكاية مش معقدة تذكروا اللي هو لما
يكون في عندي multiple antecedents و بينهم and في
certainty factor كنا بناخد ال certainty factor ال
إيشالأقل و لما يكون or ناخد الأكتر و هنا نفس الشيء
انا الآن z2 اجت من z انتمائها إلى z2 اجت بناء على
ايه الرول؟ الرول هادي، صح؟ الرول هادي فيها and،
أصبت؟ لأن ال x بتتمي إلى a2 ها يا طب x is
a2 بنسبة كده؟0.2 صح and Y
is D2 0.7 صح وينها وينها تحت يبقى
Z is C2 بالنسبة
كماشي0.5 على نفس المنهج rule تلاتة خلاص rule تلاتة
أصلا مافيش فيها multiple antecedents كله هو one
antecedent فعلى طول هذه بترتب على هذه تلقائيا Z is
C3 0.5برضه الامور لسه ضبابية ضبابية يعني لسه انا
بده اعرف ايه يعني هي تنتمي الى C3 لعند كداش النص
هاي النص و في نفس الوقت ل C2 C2 عند ليش واحد من
عشر هنا تمام
كيف؟ اتنى من عشرة يعني تقريبا فهي الانتباهها خلينا
هيك و هيك الرسم هي هذه او الصورة هي هذه تشوف هنا
الصورة هذه بتتعبر عن ايه اللي هو اتنى من عشرة اتنى
من عشرة يقطع
غلطة هنا
مش مشكلة بقى عشان ..
هو هنا بناء على رول واحد إذا x هو a ثلاثة ودخل
a ثلاثة في الموضوع، لماذا؟ هذا ضرر من أن x لا
تنتمي إلى a ثلاثة فهو ولكنه اعتبر أنه تنتمي
بالنسبة للزيرو، ماشي؟ فالكلام هذا لو بدأ أخده على
رول واحد، رول رقم واحد، أرجع لورا،طبعا هنا a ثلاثة
من اسمة zero و y بواحد من اسمة one فأخذ ال one من
عشره ل أكبر فهذه
الكلام اللي أنا عارفه هو ال one فهذا الرسم بتمخص
لكل اللي انا كنت افكر به طبعا هذي اللي انا عارفه
هو ال two وهذا اللي انا عارفه هو ال three
C1 منصف الـ 0.4 هنا الـ 0.2 زي ما احنا حسبنا و هنا
الـ 0.4 زي ما احنا حسبنا اذا هو عبّر عن كل واحد من
هدولة بالخط تبع هذه ال function تبع ال output اللي
هو Z هي نفس ال function انما هنا انا عرفت انه بناء
على رموز الرقم 1 ال output بيتقاطع هنابالنسبة لان
انا اقول اتنين ال output بتقاطع في هذه المنطقة
وبالنسبة لان انا اقول تلاتة ال output بتقاطع في
هذه المنطقة الان هذول المناطق مظللة يعني هم
ماتطلعش هذا الخط بتطلع على كل المنطقة اللي تحت
الخط يعني ان ال output وقع في هذا الحيث وفي هذا
الحيث وفي هذا الحيث لان دمج تلاتها دولة في ايش؟
دمج التلاتة استنتاجات لأن Z ينتمي ل C1 نسبة واحد
عشرة فمية و Z ينتمي ل C2 نسبة عشرين فمية و Z ينتمي
ل C3 نسبة خمسين فمية دمجهم مع بعض في نفس ال region
في نفس ال fuzzy set في fuzzy set واحد هرجع تاني
مرة أخرى هذولة التلاتة functions أخذتهذا مع ال 20%
مع ال 50% وطلع عنده ان هو الشكل هذا هذا
الان الشكل هو ال summation تبع ال output تبع
تلاتروزالكل rule اللي قلته متباحة عن fuzzy set هاي
ال fuzzy set هذا مع هذا ال fuzzy set هذا ال fuzzy
set مجموحه اللي هو ال fuzzy set هذا لإن ال fuzzy
set هذا بدي أعمله de-fuzzification أخد منه crisp
value عشان أقول إن Z is risky أو قيمة ال risk
تبعها نسبة كده بمقدار كدههي تحدّث جدّاش بالظبط ال
risk تبع الزيت الطريقة اللي هو ال defossification
تحويل من ال fuzzy set إلى crisp value انه احنا هنا
ال defossification ال last step اللي هو الفuzzy ال
inference process كل الكلام الأربع خطوات دولة يبقى
عن ال inference process أولا فوزفيكيشن ثم rule
evaluation ثم aggregationالخطوة التالتة كانت
aggregation وبعدها اربعة هو ال defossification ان
الفظي ناس help us to evaluate their goals but the
final output of a fossil system has to be a crisp
number ال final output بتعرف
درجة المخاطرات بالظبط جديش has to be a crisp
number and the input of the defossification
processو بيطلع منها a single number الان احدى
الطرق لديه fuzzy فيه يمكن 15 طريقة او 20 طريقة
لتحويل ال fuzzy سمباطل ال crisp value من ال fuzzy
region احدها او ادخال ال processing اللي هى ال
center of gravity ال center of gravity بيختصر شديد
ان احنا لو ادي انا region هذا ال region تبعتنا صح
تبعت ال fuzzy region او ال fuzzy circle تبعتنا
بنتخيل هذا الكلام كأنه شكفة مجسم، اشي مجسم، معدن
أو قشب وكده وبنتخيل لو .. وين النقطة .. وين النقطة
على هذا ال range هذا ال range الان من zero إلى
مين؟ اللي هو درجة المخاطرة وين النقطة؟ لو انا حطيت
عليها افتكاز، هتعمل balanceو ال shape هدا عشان
اسمها هي عشان هي كاسم ال center of gravity تذكروه
في الفيزيا في الastrofthermia فأسرع طريقة لحساب او
يعني طريقة discrete بدل ما نعملها كتيروس نعملها
discrete عشان تبصير لإن احنا ناخد ال .. ال .. ال
.. بالظبط العشرة ال zero والعشرة والعشرين درجة
كده؟ point واحدبنجمع التلاتين والاربعين والخمسين
والستين ضرب ايش point اتنين صح بعدين اللي هو
السبعين كل التمانين والتسعين والمية ضرب اللي هو
ايش ال zero point five بعدين هذه الكلام بنجمعه
بنجسمه على عددهم يعني عندي zero point one يعني
واحدة اتنين تلاتة صح zero point two واحدة اتنين
تلاتة اربعة تمام0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5
و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و
0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0
.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5
و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و
0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0
.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5 و 0.5
و
درجة المخاطرة بالمئوية 67.4% طبعا ال system زي هذا
صغير احنا ممكن نعمله if statement إذا كان كده فإنه
كده بس هذا الغرض منه كان بس مجرد توضيح آلية ال
inference طيب ماشي احنا الآن عند هذا النقطة بنكون
شرحنا الفظي inferenceبس على أساس اللي هو الممداني
method الممداني method اللي هي ال method الأولى
السوجينو method المحاضرة جاي بنكملها و بنشوف أيضا
مثال example بواسطة express system على الطريقتين
على الممداني method و على السوجينو method