ماشى بسم الله الرحمن الرحيم اليوم احنا ان شاء الله
بنكمل الموضوع اللى كنا فيه و نبقى معانا و نبدأ ال
chapter الجديد الموضوع الجديد اللى كنا احنا وصلنا
اليه المحاضرة الماضية طبعا حسب الترتيب اللى لنا
هنا احنا كنا وصلنا لل forecast example اه ده هو
عبارة عن rule based express system بيتمد على ال
Bayesian reasoningالان احنا وقفنا المحاضرة هذه
المفتوحين هدولة اللي هم الملاحظات على أداء ال
Bayesian method وعلى أيضا مقارنة ما بينهم وبين ال
certainty factor method يعني لإن اللي هو bias of
the system of the Bayesian method لإنه تاني
comparison مقارنة ما بين ال Bayesian reasoning and
ال certainty factor فبدأ أنطق لهذا الكلام بس مش من
هذه ال slides مش من هذه ال power pointsPower point
file أو slides مختلفة اللي هي slides اللي أصلا
موجودة عندكم مع الكتاب تمام فهننتقل على طول على ال
bias of the Bayesian method و certain factors
theory and evidential reasoning ال comparison طيب
ال bias
أحنا كل الكلام احنا شوفناه خلاصنا منه ال bias ده
Bayesian method المقصود بيه؟ إيش يعني كلمة bias؟
ال bias يعني انحياز ولا لأ يعني لما نقول إنسان
biased يعني منحاز فهنا ال bias المقصود بيه انحياز
أو حيوطما هو المنصوب بالظبط بالـ bias هذا؟ إنه لو
أنا جيت قرنت ما بين الأرقام اللي باخدها من خلال ال
statistics حاجاتيها مش مطابقة تماما للي بيعطينيها
ال human expertThe human expert ممكن يعطينا
تقديرات مختلفة عن تقديرات اللي باخدها من ال ..
بناء على ال statistics تتذكر لو احنا قلنا كل ال
probabilities بتيجي في ال Bayesian reasoning بتيجي
بناء على ال statistics أحيانا انت بيجي فيه نقص في
هذا في هذه ال probabilities فبيجي ال human expert
هو اللي يوفي هذا النقص بناء على خبرته لو احنا
طلعنا علىالبيانات اللي بيعطينا إياها ال human
expert ممكن نلاقيها مش مطابقة لما نستنتجه من خلال
ال statistics على سبيل المثال انا في عندي هنا rule
بتقول the symptom is odd noises then the starter
is bad يعني افضل ان في سيارة عطلانة و العرض اللي
أمامي ان السيارة هذي بتطلع صوت غريبة لما اجي
اشتغلها هي بتشتغلش تمام لما اجي اشتغلها تطلع صوت
أسواق غريبة ف ال rule هنا بتقول إذا ال symptom اض
noises then the starter is bad المشكلة بتكون في
الاش في ال starter اش ال starter زي نوع ما ايه ال
starter برضه ال motor تبع السيارة فيه و ال starter
motor بيحرك البسطونات علشان تبدأ دورة ال cycle
تماما فال probability هنا او العلاقة السببية بين
موجود ال odd noisesوما بين ان ال starter هو bad 70
% صح 70% انه اذا العرض هو bad noises فبيكون السبب
bad starter لان بناء على هذا الكلام ال 70% هذه
بقدر ايضا استنتج انه ال 30% الأخرى ممكن تبقى في في
bad noises او في odd noisesو يبقى ال starter مش
bad و لا لأ مظبوطة الكلام و لا لأ؟ اه يعني اذا كان
70% من الحالات اللي بيكون فيها bad noises بيكون ال
starter أطلع يبقى في حالات بيبقى فيها bad noises و
يبقى ال starter مش أطلع اللي هي ال 30% الأخرى okay
تمام فانا انا هذا الكلام ال probability of starter
is good good يعني not bad عكس الوحتى على الرغم من
وجود ال event أو ال evidence اللي هو bad noises
فكيف حسبنا ال probability هذه فرحنا ل probability
تبع ال bad من الواحد فطلع اللي هو 0.3 صح؟
الآن افترض الآن اذكر هذا الكلام
النقطة الأخرى هي هنا ال rule هذه if the starter is
bad, the symptom is انجلب هنا الموضوع في الأول كنا
بيقول ال symptom كذا فالاستنتاج
ان ال starter is bad هنا العكس لما بيكون ال
starter badفبيكون بيصاحب هذا الأمر بيصاحب هذا
الخلل اللي هو starter bad بيصاحبه أصوات أشهر أصوات
غريبة أو أصوات مش طبيعية في 85% من الحالات و ال 15
% أنه ممكن تصدر يمكن يكون starter bad و مايطلعش
أصوات ممكن ما تطلعش أصوات حتى وين كان starter bad
هذا الكلام منطقي جدا ان ال starter is bad وفي 85%
من الحالات ال starter بيكون مصاحبة بأصوات غريبة و
بالتالي ال 15% اللي ماجين ميجاش فيه طلع الأرقام
منها ال 15% و ال 85% لان لو انا جيت بدي احسب
probability of ان ال starter is bad هاي ال event
ايش ال hypothesis ان ال starter is bad
والـ evidence الان دي اللي هو الاش الـ odd noises
لأن لو أنا بتحسب ايش ال probability ان ال starter
is bad في ضل ال odd noises ايش بسوي ال probability
of odd noises لما بيكون ال starter bad ضارب ال
probability of ان ال starter is bad على ايش
أيش تحت في المقام ده اجمع؟
هذا معناه قلوب ده لأ the probability of
طبعا هذا الكلام ايش هو ايش بيقولك انه probability
of انه بيكون ال starter bad ومصحوب بيش اد noises و
هذه ال probability of ال starter not bad ومصحوب
باد noises okay starter is not bad مش هي هذه ال
rules بتعطيني الكلام هذا
Stutter is bad مصحوب بـ Odd noises و Stutter is
bad مصحوب بـ Not odd noises فايش معناته معناته ال
85 ضرب P of H زائد التانية التي هي 15 ضرب P of not
H هذا المقام بالظبط فوقthe probability of 85 ضرب P
of H طب P of H هذه من وين بتجيبها من وين بتجيبها
ال rule هذه التنتين مابيعطونيش صح P of H ال rule
اللي قبل برضه كمان هذه مابتعطيني P of H صح صح هذي
بتعطيني إذاوهو الـ evidence الـ P
of H هو
الـ P of Eو كمان ال P of not H يعني إذا جبت ال P
of H بجيب ال P of not H هنا إذا ال statistics مش
معطياني الكلام هذا إيش هو الكلام هذا إيش start
الرزباد ايش احتمالية أن يكون start الرزباد يعني
عندي سيارة عطلانة في كل حالة السيارات سيارة بتكون
عطلانة كدهش نسبة أن عطلانة بسبب ال starterمش هو
هذا ال P of H مش هي ده معناه ال P of H بيجي لأنا
human expert هو اللي ممكن إذا ال statistic هذه مش
متوفرة بيجي ال human expert بيعطيني إياها فممكن ال
human expert يجي يقولي 5% 5% من حالة إنه السيارة
مابتشتغلش بيكون بسبب ال إيش بسبب ال starter ف5%
فبعدين أنا بحط إيش هنا إيش بحط هنابحط ال 5% وهنا
إيش بحط؟ العكس منها .. لأ العكس منها .. هنا بحط ال
5% وهنا ال not edge عليها تقدر و تسير أطلالها مش
بالسبب ال starter 95% الباجي ولا لأ؟ أنا حاطس .. 5
صحيح صحيح
هذا الكلام ماذا يعطيني بيعطيني ال parameter of H
given E بيساوي ماهي الحسبة النهائية Zero
point مظبوط 23% بس هذا الكلام أجابناه على ايش مش
كله statistics أجابناه على statistics مع تقديرطيب
ايش رأيك ان هذا الكلام بيتعارض مع ال rules اللي
موجودة في ال system هذه ال rules مش
تفسيرها هي probability of H given E probability ال
70% هذه هي احتمالية انه ال hypothesis هذا ال
starter bad بسببأو إذا صدر في حالة ال event هدا up
noises بيكون ال hypothesis هدا true اللي هو إيش
starter is bad وهي اللي أنا كتبتها هنا طب هي مش هي
برضه هادى اللي حسرناها هنا بس هنا هي السبعة وهنا
عشرين اختلاف هذا اختلاف كبير هنا ال rule هادى ال
rule هادىجاي بنان على ال Bayesian reasoning جاي
بنان على ال statistics قدرتلي ال probability of ال
hypothesis هذا في ظل ال evidence هذا بينها 70%
بينما لما جينا حسبنا من ال rules الأخرى اللي هو ال
rules الأخرى اللي برضه سليمة بس دخل فيها ايش؟ دخل
في حسابها تقدير ال human expert لجزئية واحدة وهي
ال P of Hطلع عندي نتائج مختلفة من هنا هذا اللي هو
اللي بنقول عنه ال bias تبع ال .. ال .. ال Bayesian
reasoning ال Bayesian reasoning ممكن يختلف يكون
فيه فرق ما بينه و ما بين تقدير ال .. تقدير ال
human expert ال human expert قدر هذا بناء على
خبرته المفروض هو يفحص شوية المفروض هي تبقى أكتر من
ذلك عشان تقترب من ال 70%اللي هي German statistics
فهذه النقطة الأولى اللي هي ال bias of the number
obtained الرقم هذا is significantly lower than the
express estimate of 7 given at the beginning of في
المثال السابق
فهذه هي النقطة الأولى اللى هى اختلاف ما بين
التقديرات اللى جاية من ال based reasoning وما بين
الخبرة ال expert وممكن
تكون على فكرة وممكن تكون اشي العكس بمعنى انه هذا
ال rule هو اصلا ال human expert هو اللى حط نسبه دى
وحطها برضه بالان على تقديره وكانت عالى كتير اعلى
من تقديره نفسه في هذا النقطةالخمسة في المئة مخفضة
كثيرا عن تقريره للسبعين في المائة طيب
ماشي هذه هي النقطة الأولى النقطة التانية اللي هي
احنا الآن بدنا نبص على مقارنة سريعة ما بين ال ال
الـ Bayesian Reasoning هو الـ Certainty Factor
Reasoning تذكروا الـ Certainty Factors؟ احنا كنا
بنحط Certainty Factors مع ال rules ال
Bayesian Reasoning احنا بنعتمد على ال statistical
data اللي جمعناها وعلى أساسها بنحسب ال hypothesis
المختلفة كل hypothesis ايش ال probability تبعتها
فال probability theory هي الأساس لمين؟ لـ Bayesian
reasoning وبالتالي ال Bayesian reasoning بيظبط أو
works well في المجالات اللي بيكون زي مثلا ال
forecasting و ال planningاللي بيكون في عنا
statistical data usually available ايش معنى بيكون
في ال forecasting و ال planning بيبقى فيه
statistical data available لأنه احنا كل سنة في ال
forecasting يعني التنقل بالليش بالتوقع حد الجو كل
سنة احنا بنجمع البيانات فبنسجر قداش المطار وبنسجر
قداش سرعة الرياح وبنسجر الداطق كلها فبيكون في عنا
historical data available عشان نقدر نتوقع اللي هو
ال ..بكرا او الأيام اللي بعد كده كيف
حدكون حالتي الجامعة فبالتالي لما يكون فيه هندي ال
statistical data بقدر اعتمد على ال Bayesian لكن
هذا الكلام مش متوفر دايما قلت النقطة هدا قبل ايه
كأنه مش دايما بتكون متوفر عندنا statistical data
يعني زي مثلا
زي مثلا ايش؟
خليني اشوف هنا في ال slide هنا هذا
بالذكر example مابظبط مابظبطش في ال ال Bayesian
reasoning او نقدرش نعتمد فيه على ال Bayesian
reasoning في التشخيص مثلا تشخيص الأمراض في الطبمش
دايما الطبيب عنده statistical data لكل عرض و كل
مرض علشان لما انت تعطيله عراضك يقدر يحسب او يدخلها
في ال system و ال system يحسبله ايش الاحتمالية كل
واحد من ال .. جداش ال probability تبع كل واحد من
الاحتمالات اللي ممكن ان يكون سبب المرض طبعا ماشي
ومرة تانية، ماتما توفرت statistical data بيكون الـ
Bayesian reasoning مناسب، ماتوافرتش ال statistical
data بيكون الأنسب الاعتماد على تقديرات ال human
expert على الرغم من ان تقديرات ال human expert
ممكن تبقى مش دقيقة يعني احنا في ال certainty
factors ما بنبقاش .. ما بنبقاش عندنا ال
mathematical correctness
يعني ما تطلعش معانا أرقام احنا دقيقة جدا مثل ما ..
ليش؟ لأنها مبنية على .. على تخمينات و تقديرات ما
بنقدرش نتأكد .. مش متأكدين أنها دقيقة وبالتالي
انتاج ماتطلع مش دقيقة ولكن و مع ذلك .. و مع ذلك مع
غضب من إيه أن ال certainty factors تفتقر إلى ال
mathematical correctness إلا إنها بتبقى هي الأنسب
في كثير من الأمور زي ما قلت انا في كثير من
المجالات زي ما قلت انا بتاعتوي اللي هو ال
diagnosis ال diagnostics التشخيص خاصة ال medical
diagnostics فبالتالي
يكون ال certainty factor مستخدمة في المجالات اللي
ال probabilities are not known الحصائيات بتبقى مش
متوفرة او صعب جداأو مكلفة جدا ان انا اعمل احصائيات
عشان اطلع الـ posterior و ال prior probabilities
النقطة
التانية انه زي ما شوفنا احنا ال base in reasoning
انا بعمل حسبة و بعمل معادلات و بطلع بالاخر بأن ال
H1 و ال H2 و ال H3 ال hypothesis المختلفة تبعتي كل
واحد قدش ال probability تبعتههذا الكلام مابتنسى مش
كتير مع ال rule-based express system اللي محتاج
يعمل explanation يعني إذا ال user إذا ال system
جلّى ال user فيه تلت احتمالات واحد اتنين تلتة و
اعلى واحد هو كده بالنسبة له الجد أو التاني بالنسبة
له هذا أو ال user طلب explanationماذا سيعطيه ال
system؟ سيعطيه المعادلات الرياضية والحسبة والأرقام
بينما لو أنا استخدم ال certainty factor مع ال
rules فانا ال system و ال user طلب explanation ال
system يعطيه ال rules واحد ورا التاني ويقول له انه
احنا تسلسلنا في استنتاجالقرار اللي اعطاناكيا
بالكيفية هذه ال اولة ثم ال rule التاني ثم ال rule
التالته وبالتالي ال approach of certain factors
بيقدر بيعطي better explanation of the control flow
ال control flow يعني اللي هو تسلسل ال rules اللي
على أساسها وصلنا لاستنتاجة
فخلص هذا الكلب أصبح بديه جدا أن ال method is
likely to be most appropriate if ال method more
appropriate إذا ال data exist و ال knowledge
engineer اللي هو الشخص اللي بصمم ال express system
بستطيع أنه ياخد هذه ال statistical و يصمم على
أساسهاالصمم على أساسها ال system بينما in the
absence of في حالة غياب من ال statistical data
فبيكون الأفضل اللي هو ال certainty
factor method أضافة على هذا كله أن ال Bayesian
reasoning بحتاج إلىcalculations أكتر بكتير من اللي
بتعمل في ال certainty factor method صح الكلام ولا
غلط ك true or false question Bayesian reasoning
requires أو has a very high computational cost
compared to بالمقارنة مع ال certainty factor
method صح ولا غلط صحأنه في كتير .. يعني شوفتي احنا
كنا بنضرب ال bus و المقام و الأمور هذه عملية
calculations كتيرةبالتم هذا و احنا كنا بنحكي على
تلاتة hypotheses و تلاتة evidences تخيل انت
knowledge base فيها statistics كتيرة و انا ب .. ب
.. بدي اختبر عشرة ولا عشرين hypotheses اشوف مين
اكتر واحد فيهم اعلى واحد probability و .. و يمكن
في عندي عدة events كتير عشرة ولا عشرين event انا
بدي قيم ال hypotheses على أساسهمتخيلوا كمية ال
calculations فبتبقى ال complexity ال computational
complexity بتبقى exponential ايش انا exponential
يعني كل ما زدنا شوية في ال hypotheses و في ال
events بزيد الزمن ال computational time بزيد بشكل
عالي جدا إضافة نقل ل Nلازم ال knowledge base تبقى
large مليانة جدال والتي هي statistical tables تمام
هذا هو نهاية النقطة التانية النقطة الأولى كانت ال
bias of Bayesian reasoning النقطة
التانية كانت ال comparison بين
ال Bayesian
هذا نهاية كلامنا في هذا الموضوع الموضوع ال
uncertainty باستخدام ال basin و ال certainty
factorالموضوع الجاي اللي هو برضه uncertainty بس
باستخدام حاجة اسمه ال fuzzy reasoning ال fuzzy
reasoning بنبدأ فيه الآن إذا ماحدش عنده سؤال او مش
عارف إذا كان ال homework الأولاني كان بدكوا تسألوا
فيه إشي تبع ال alpha beta pruning في سؤال محدد
لأنه مش هحل المسألة الآن كلها إذا في سؤال محدد انا
الحين بفتح ال slide تبع
فش سؤال محدد فش سؤال محدد طيب خلاص هي اللي طلع انك
اشهر ال form كويس طيب انا دلوقتي بفهمك اياها بعدها
بيصير .. بيصير ممكن تحلها خليني نرجع وين على
الكتاب الأولاني صح هاي
ال extra صح adversarial search في آخره مظبوطهذه
control and هذه
shift فقط اخر خمسة طيب انا بس اوضح ان المطلوب منها
كان المطلوب
كان ان اول اشي تعمل propagate لل values propagate
لل values يعني هي عندي انا هذه ال values محطوطة بس
لمين لل leaf nodes مظبوطأما ال parent nodes ماعناش
value فهو ماعناش values فهو المطلوب منك في دقيقة
واحد انه ترحل بناء على ايش بدك ترحل بناء على كل
node هي موجودة في ال في ال door تبع من ولا تبع max
هذا max فابتدى هذا من max من max فواضح جدا نبدأ
مثلا من هنا ال zero السبعة هذا بدأ تجه ال zero هذا
بدون pruningهذا بدون formal حتى الآن سبعة و تمانية
هذه بتنتبه ايش تمانية
هذا تلاتة و خمسة ال minimum تلاتة هنا هنا هنا zero
و خمسة ايش ال max كمسة هنا اربعة و تمانية و خمسة
من ال minimum اربعة هنا اربعة و تلاتة ايش الماكسوم
أربعة صح هذا هو الجزء الأولاني من السؤال الآن
الجزء التاني اللي بدك تعمل pruning يعني انك انت لو
بدك تتوفر على ال system ال system ايش بده كيف يوفر
هو الآن هذه التلاتة بعدين الخمسة لازم يشوف الخمسة
صح لازم يدخل على الخمسة يعني هنا تبقى التلاتة هي
beta ماشي
لسه هنا مافي ألفةمافي Alpha اللي انا اقرب لزكان
البيت هذا اكبر ولا امشي ولا لأ فهذا لازم يشوف
الخمسة الخمسة اكبر من تلاتة فثبتت الآن التلاتة هي
ذالب تبقى هذا النوع الان هذه التلاتة بتترحى على
أساس انها Alpha لا ال A نخش هيك الآنالـ zero الـ
zero بنتفجر على أنه الـ zero هو ال minimum فمن
الجانب اللي شوفنا الـ zero فبدنا ما نضمنش أي اي
شيء تاني مش ممكن خلاص مش هتشوفه مباشرة على فرضية
إذا في السؤال معضلك أنه مافيش أقل من الـ zero وهذا
مش معضل السؤال الآن حلت على هذا الأساس إذا مافيش
هذا الأساس معناته بدك تكمل الـ zeroإذا الـ zero
ممكن يكون فيه أجال من النمرة فلازم ال algorithm
تكمل فإحنا افترضنا إنه مافيش شكل من ال zero فحطينا
هناش فحطينا شرق لإن ال zero هادي الأن بدأ تترحل ل
F على أساس أنها Alpha ألفة لأن ال alpha هادي من ال
parentالـ parent هذا الـ C الـ C هذا مش معروف لسه
ايش ال .. ال beta تبقى تبقى كده مش عارفين لما نعرف
هذا و نرحلها ك beta لهذا الان هنا الخمسة هذه ممكن
اكمل انا عشان اشوف اه احنا كملنا صح لأ لسه
ماكملناش فالان لازم اخش على هذه عشان اشوف اذا كان
ممكن احصل على اكبر من ال 0بالطبع الخامسة أكبر ف ..
فبتصير هي الألفة مافيش other children يقول خلاص
فبتثبت الخامسة لأن أنا هنا الخامسة هذه بدت راحة
إلى هنا على ايش؟ أساسي ايش؟ beta الان ال beta هذه
أكبر من الالفة وال بيرون تبعها صح أو لا؟ معناته؟
هذه مثالة جديدة معناته إيش؟ بقدر أوقف؟ بقدر تسأل
مش مفروض غير مقارنة من فوق، مفروض غير مقارنة من
اللي تتحكم فيها مفروض، صح أكمل، أول مقارنة .. مالش
أنا الآن هنا مبدئي أن ال node هي دي قرفت واحدة من
ال children تبعهم هنا صح؟ و .. و صار مرشح الخمسة
مرشحها اللي هتكون هي ال value فبقى هذا ال node صح؟
مش هي كمان ال beta؟طيب هلأ أكمل؟ أكمل .. أكمل ليش؟
مابتطبقش ال rule ال rule طبعا تتطبق لما نكون أجالي
أجالي عارفش يعني أجالي يعني أنا اللي بدي أستمر
عشان أجيب أجالي طب ليش أستمر أجيب أجالي إذا جال ال
payroll تبقى هيك؟ بده أكتر فأنا هنا بكمل بخش على
ال G ال G الأهم تلقائيا لازم أشوف ال K صح؟ ال K
سبعة فهذه الألفة بالسبع سبعة okayالأن ال alpha
أكبر من ال beta تبع ال parent إيش
أقول؟ بتقول لي مين معروف؟ وإذا أنا واقف على قدر من
node و ال beta تبعتي أسف أنا واقف هنا أنا واقف على
max node و ال alpha تبعتي أكبر من ال beta تبع
parent أستمر؟ لا أستمرش أحط slash هناطبعا حطيت ال
slash هنا يعني مجفتي ممكن سبتت السبعة هنا سبتت
ممكن بترحل هنا صراحة برحلش
بس برحلش برحلش طيب مجفت هنا الآن بده اخش هنا اه
بده اخش هنا على اساس ايش عندي انا على اساس انا
اشوف النور هالي النور هالي اربعة طبعا فالاربعة
هالي مابينها و مابين الخمسة والسبعة
القضية هي لو انا جيت هوفر حكاية اكتر ولا لو جيت من
اليامين هوفر وجت يعني في ال calculation اكترخلاص
هذا ببساطة اللي هو السؤال خلينا الآن في الوقت اللي
ضايل عشر دقيقة معانا نحكي فيهم في موضوع الجديد
الموضوع الجديد اللي هو ال fuzzy reasoning ال fuzzy
reasoning بيجي تحت نفس الإطار اللي احنا شغالين فيه
اللي هو expert systems بتشتغل في ال uncertainty
بتتعامل مع مشكلة ال uncertaintyمشكلة ال
uncertainty اللي ببساطة هي عدم توفر معلومات دقيقة
فاحنا في عندنا شوية غمض في عندنا شوية ضبابية ال
Bayesian rule و ال certainty factor method هدولة
طرق لتعامل مع عدم دقة ال data فعنا احنا عدم دقة
العلاقة ما بين المعطيات وبين ال conclusion يعني
احنا الفظي reasoning ببدأ
معانا من slide رقم أربعة في الكتاب من slide رقم
أربعة طبعا
الفايلين هدولة
Lecture 4 و Lecture 5 Lecture 4 و Lecture 5 بتعامل
من الموضوع الفuzzy بس الـFuzzy inference اللي هو
القالي اللي بتتم فيها أوضيف الـFuzzy concepts في
ال rules بيبدأ من خمسة وهذا اللي انا هابدأ فيه
الآن و بعد كده بنرجع نراجع المفاهيم الأساسية اللي
في الأولاللي بدنا نطلع عليه الآن من هذه ال slides
هو ببساطة شديدة قالية ال inference قالية ال
inference قالية ال inference في ال fuzzy express
systems يعني ال express systems اللي بتوظف ال
fuzzy logic أو fuzzy rules
ماذا يعني عندما يقول fuzzy express systems؟ يعني
في express systems تستخدم rules ال rules هذي fuzzy
طب إيه يعني fuzzy rules؟
هي عبارة عن rules زيها زي أي rule شوفناها حتى الآن
بس الله ما إلا بدل ما نحط فيها probabilities أو ما
نحط فيها certainty factors نحط فيها هذي اسمها
membershipأنا أخد مثلا على سبيل المثال رول هذي
بدون أي فزي values أو membership الشرط بحنقول إذا
x if x is a ثلاثة or y is بي واحد يعني a ثلاثة و b
واحدة تبقى لهم values زي ما كنا بنحكي في عندي أنا
object linguistic objects و linguistic variables
وكل variable أو object له عدة values مسموح إبها
صح؟ و هنا نفس الشيءفإذا X is A3 و Y is B1 ثم Z هو
C1 هذا الآن لا هو فظي ولا هو certainty factor ولا
هو بيزيان بالفظي في
يدي أنا الآن project funding is adequate
يعني c1 الآن صار معناتها low و b1 معناتها small و
a3 معناتها adequate طيب إيش اللي بيخليني أحكم على
المتغير هذا إنه long ولا high ولا medium؟ إيش اللي
بيخليني أحكم على هذا إنه small ولا big؟ إيش اللي
بيخليني أحكم على هذا إنه adequate ولا مش adequate؟
في هنا بيدخل حاجة اسمها اللي هو الفظيثات
فهمنا ايش يعني فظرورها الحين هي رول القيم ال
variables هذه ال variables هذه عبارة عن أوصاف ال
أوصاف هذه مش قيم مش قيم ثابت يعني ممكن هنا في ال
.. ممكن يكون ال reward بيقول project funding أكبر
من 500أكبر من خمسمية لخمسمية ده التيمة و انا بقدر
اقطع اذا ال project funding مثلا تلاتمية يبقى هو
اقل مش اكبر اذا هو سبعمية يبقى هو اكبر بس هنا مافي
قطع هنا يقولي اذا small ولا مش small small ولا
large طيب كيف بتحدد اذا كان هو small ولا large
بتحدد و على اساس membership function يعني مثلا
الشكل هذابنطلع على A3 هذه A3 مرة ثانية فوق هنا A3
صح X A3 Y H B1 بنطلع على الرسم هذا بس بتكبره شوية
هذا
المحور ال X لأن لو كانت ال Xبتساوي 0.5 هاي الـ 0.5
جاي هنا إذا
كان 0.5 بيقول هذا إيش الواحد تقريبا إذا
0.5 هدولة إيش من التلاتة من التلاتة هذا A3 وهذا A2
وهذا إيش A1 لأن هذي X بتساوي 0.5X وهي Project
Funding افترض ان انا ال project مشروع و الميزانية
تبعته كانت 0.5 مليون يعني نص مليون دولار مثلا في
هذا الحالة هل هو large adequate ولا مش adequate ال
function هذا اللي بتقولي هذا ال function بتقولي
انه adequate ولا مش adequate
هذا الـ a ثلاثة اعتبره adequate و الـ a دي اعتبره
middle اذا كان الـ a inadequate فهو inadequate
وهذا middle وهذا adequate الـ
0.5 الآن ايش اعتبرها adequate ولا middle هي middle
بنسبة كم؟ 20% وفي نفس الوقت هي inadequate بنسبة 50
% ما معنى ذلك؟ معنى ذلك أن تصنيفي لهذا القيمة الـ
0.5 أصبح لها تصنيفين هي inadequate وفي نفس الوقت
هي middle هي inadequateهي inadequate inadequate
بنسبة 50% و middle بنسبة 20% هذا هو مصدر ال
fuzziness أو الضبابية ان القيمة الواحدة صنفناها
تنتمي إلى مجموعتين مش مجموعة واحدة يعني انا مثلا
لما بطلع على الرمول هذه بأتقل انه يا ما adequate
يا ما مش adequate وإن في هناك وإن في هناكخط فيصل
ان اللي جاب ال هيكة اللي من هنا و من هنا in
adequate و من هنا و فوق هذا adequate مش هيك .. انت
بتعتقد كده هيكة حالة small انت بتعتقد انه في تدريج
انه من هنا لهنا هذا small و من هنا لهنا هذا medium
و من هنا لهنا هذا large هيكة بتعتقد، ليس كأي واحد
بتعتقد لكن الواقع قال الأمر لا في منطقة ضبابية ما
بين الاشما بين تحدود هذه اللي هي هذه المنطقة
الضبابية أي حاجة واقعة في هذه المنطقة الضبابية
ممكن تصنف على الاش على الناحتين ولكن بنسب متفاوتة
هذه النسب المتفاوتة بدنا نشوف كيف قدام كيف بدنا
نعمل معالجة لها على أساس نطلع في الآخر الاش نطلع
الاستنتاج النهائي والاستنتاج النهائي هذا جداش برضه
درجة الموثقية منهفبنخلّي الكلام هذا للمحاضرة
الجاية بس المهم في الأمر ان احنا نفهم ان ما فيها
اكتر express systems ال rules بتاعتها fuzzy و ال
fuzzyness اللي جاي من ال fuzzy sets و بكرا
المحاضرة الجاية ان شاء الله بنشوف القالية ال
inference قالية معالجة ال rules و ال data في ال
fuzzy express systems ماشي اعطيكم العافية