طيب ماشي بسم الله الرحمن الرحيم المحاضرة هذه ان
شاء الله بنكمل الكلام اللي كنا بالينا في المحاضرة
الفاتة اللي هو بالتحديد ال fuzzy inference
باستخدام الممداني method بنكمله اللي هو احنا
تقريبا وصلنا لنهاية تقريبا و بعدين بنشوف نفس ال
inferenceبس باستخدام بيشوفوا أيضا يعني fuzzy
inference بس باستخدام صيجينو الصيجينو method بعد
كده بنرجع على النقطتين اللي فلطلهم من البداية
بداية ال chapter اللي هو ما كنا ذكرنا فيه موضوع
اللي هو ال fuzzy sets المقدمة
في البداية ال fuzzy sets بنحكي عن اللي هو فيه اللي
هو operations
on الفرق التامة الفظيسيوسيوم بعدين فيه اذا بتذكروا
المفهوم الهجز اذا بتذكروا مصطلح هذا تمام و اعتقد
في الآخر برضه تمام في ياش بس
بالتحديد هم هدول النقطتين هرجعلهم من ياش من
lecture أربعة okay لإن احنا بنكمل lecture خمسةمن
عند اللى هو نهاية الممدانى fuzzy inference ممدانى
fuzzy inference ايش كنا وصلنا لوين احنا بالظبط
خلصناها للنقطة اللى هو حساب او ال defuzzification
اللى هو حساب ال balance point اللى هي عندها اللى
هي على أساسها اللى هي في النهاية خلاصة ال
conclusion تبع ال system
الخطوات كيف كانت الخطوات الأولى كانت انه احنا بتتم
ال classification ال classification اللي هو احنا
بناخد ال input ال crisp input اللي هو Y1 و X1
وبنشوف انتمائهم الى different fuzzy sets اللي هم
بالتحديد ال X1 انتمائها ال E1
E2 E3 وY1 انتمائها ال E1 وE2 بعدها بيجي ال rule
evaluation نشوف من من ال rules الان can fire وإيش
ال conclusions اللي بتطلع معنا ال conclusions اللي
بتطلع معنا هذه برضه بنعملها evaluation من ناحية
إيشال .. ال .. ال .. ال fuzzy value تبع حقوق ال
conclusion لها fuzzy value مظبوط بناء على ال fuzzy
values تبعية ال conditions شو هو؟ حتى لو كان صفر
حتى لو كان صفر بالظبط okay و قولنا كيف نتعامل لما
نكون ال condition بيربط antecedence متعددة بال or
أو بال and و ناخد ال minimum و ناخد ال maximumوهذا
تقريبا ال slide بتلخص التلاتة بتلخص ال inference
اللى حصل بناء على التلاتة rules ومو الواحد ومو
الاثنين ومو التلاتة واخدنا ال conclusions التلاتة
هذه الان بنعملها aggregation للتلاتة هدولة بنعملهم
aggregation ندمج هذا مع هذا مع الاول استنتاجات
التلاتة تبع ال rules ندمجهم مع بعض
الان هرجى الى ال slide اللى راحت بعدها بروح ال
aggregation اللى حكيت فيه اتوا بعدها بروح عشان
ناتج ال aggregation دمجنا التلاتة results في
result واحدة اللى بعدها اخر خطوة اللى هى de
-fuzzification اللى بنستخدمها فيها ال center of
gravity technique لاستخلاص crisp value من الفuzzy
region or regional fuzzy set center of gravity هو
ان احنا بناخد كافة ال .. بناخد ال group ال ..
الرزق المدمجة و بنشوف وين اه ال steps طبعا خلي
بالك احنا هنا عملنا segmentation على اساس من 0 ل
10 و 10 ل 20 يعني ال step واحدة عشرة انت ممكن
تخليها ياش .. تخليها اقل ممكن تخليها خمساتخمسات
بيعطيك دقة اكتر صح ولا لا؟ المواقع اللي زي هذه
بيحصل من هنا على اشي ينضم لهذه المجموعة و اشي تاني
ينضم الى مجموعة اخرى فانت كده بتزغر ال stepping
كده بتاخد دقة اكتر بس بتزود على حالك calculationفي
المسائل اللي بتجيك في الامتحان و لا كده بنحاول
نبسط ال calculation عشان احنا مش بناخبرك فيه بتعرف
تجمع و تسأل و تطرح ناخبرك انك انت فاهم التقنية ولا
لا okay ال .. ال .. فلت انا ال slide اللي فلتتها
اللي هي موضوع ال clipping و ليش و ال scaling ال
clipping و ال scaling احنا الآن لما نجينا على مثال
.. نصيبنا مثالعلى C2 وقلنا انه بناء على ال rules
او بناء على ال rule رقم ما اعتقد كانت واحدة او
اتنين مش فاكر ال rule هتجرأت ليه ان Z تنتمي على C2
بنسبة 0.2 مزموط فروحنا و حطينا الخط هذا هذا احنا
اكتصصنا من كافة ال fuzzy space كله واخدنا منه 20%
أسلوب آخر لنفس
الشيء هو نعمل rescaling هذا اسمه clipping نعمل
rescaling لأن الشكل نفسه هذا يحدد شكل ال function
شكل ال fuzzy function نعمل rescaling بنسبة 20%
كإنه صورة و بدك تصغرها أو صورة بدك تضغطهابسكيل هذا
اللي هو من 0 ل 1 بيصير تضغطه
إلى 20% فإيش بيصير عندما ينضغط بيصير شكله زي هذا
هو عندك الفاضي ال region اللي نتجت عن ال rule ال
mark بعد كده تدمج هذا الشكل مع الشكلاللي بيطلع
معاك من ال rules الأخرى وبتدمجوا مع بعض وبترجع
بتكمل الطريقة اللي هي حساب ال center of gravity
لكن احنا للتبسيط يعني بالنسبالك انت لو الكلام هذا
بينعمل computerized انت مش هتفرج معاك انه تعملها
clipped يعني الرزا ال output تعمله clipping تقص
لعين ده 20% ولا تعمل scaling down to 20% مش هتفرج
لأن ال computer هو اللي هيحزبهو اللي هيحسب الشكل
هذا كيف هيكون بعد ال scaling وهو اللي هيحسب كيف
هيكون بال clipping صح ولا لأ طبعا هذا هيكون في
calculation اكتر على ال computer من هذا المهم انه
احنا في الأمثلة اللي بنتدرب عليها بنبسط القمر
بناخد اشي زي clipping انما عمليا لما بدك انت تبرمج
القمر هذا بروح بتصمم function اللي تعملتعمل
Scaling ويبقى الـ Option متاح لمن؟ للـ User هو
اللي ينفذ عملية استنتاج الهدا بالـ Clipping أو
بالـ Scaling طيب، نرجع نكمل الآن فهمنا الـ
Aggregation المقصود بيه الدمج كل الـ Outputs تبعد
كل ال Rules مع بعض في Region واحدة ال Region هذه
الآن من عملها De-Fossification okay خلاص الآننفس
ال method نفس ال method بس بيختلف عنها اللي هو انه
في ال subunit of a fuzzy inference ال
fuzzy values اللي احنا نستخدمه
بدل من يكون فيه عندي ال fuzzy functionالـ Fuzzy
Function تبع الـ output بدل ما هي عبارة عن مجموع
من الـ Fuzzy Sets هي Fuzzy Samples هدول الان K1,
K2, K3 هي Fuzzy Samples الآن لما احنا بنستنتج ال
conclusion تبعت ان انا علىقول معين بنستنتج ال
conclusion ان Z is بنقول ليش الان is C1, is C2, is
C3 بنقول is K1, K2 أو K3وبرضه بالنسبة كامه K1 و K2
و K3 و K4 و K5 و K6 و K7 و K8 و K9 و K10 و K10 و
K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و
K10 و K10 و K10
و K10
وكذا او كذا فz is k1 اي كي واحد او اي sample كي
واحد هذا الرقم الان بدي اخد من كي واحد على ارتفاع
0.1 okay و بدي اخد الان اللي انا اقول اتنين اللي
بتقوللي is k2 ب0.2 بدي اخد الان من k2 على ارتفاع 0
.2الرولي بتاعة بتقول لي z is k ثلاثة بنسبة نص
فبتاخد مين k ثلاثة بنسبة خمس نتر مين بعد هيك بتعمل
aggregation لمين لل samples في ال sample اللي طلع
معايا تبع k واحد و ال sample تبع k اتنين و السبب
تبع k ثلاثةهذه هي ال aggradation نفس الأشياء احنا
قلنا ال method واحدة بس اللي اختلف انه في الممداني
ال output معبر عنه ب fuzzy sets او fuzzy function
وعندما في ال cygino معبر عنه ب fuzzy samples ال
samples هي ال case واحد و اتنين و اتنين و تلاتة
فكيف انا مدمج على هذا الأساس انه صار في اندي ال
fuzzy output عبارة عن تلاتة samplesكل واحد له
موضوع يعني يعبر عن قيمة معينة كي واحد يعبر عن قيمة
0.2 كي اتنين يعبر عن 0.5 و هذا 0.8 موضوع حدي موضوع
اليك في المثل او انت اصلا يعني يوم انك تعمل فظيه
solution انت بتحدد ال case هذا بناء على ال expert
ال human expectation اللي بقولك المهم الآن بعدين
كيف نعمل defuzz هذا aggregation ولا لأ جمعنا ال
samples في مجموعة واحدة كيف نعمل defuzzification
هذه هي الوصولة للإعصار كل سامبل نضربه في Aش لأن
K1 K2 K3 0.2 0.8 0.5 ممكن يكون التدريج من 0 ل100
ليس من 0 ل1هذه هي قيمة الـ Sample قيمته
هو في حد ذاته مضمون في نسبته نسبته هي من أين أتيت
من ال rule من الاستنتاج K1 كانت نسبته 0.1 K2
كانت نسبته
صح مش هم هيك كانوا انا ارجع لل slide ال K1 0.1 و
K2 0.2 و 0.5 ماشي فانت بدك تفهم ان ال sample نفسه
له قيمة و هدوله النسب هي زي weights او أوزان لل
sample فعشان اعمل aggregation بضرب كل sample قيمته
في الوزن تبعه في value تبعه في ال weight تبعه يعني
بيصير عندي weighted sumW ضرب ال value W1 في value
1 زائد W2 في value 2 ماشي الان ال weight هو أبعاد
الميو اللي هو ال membership صح ميو ميو
درجة انتماء ال output ل K1ميو كتنين درجة انتماء ال
output لكتنين ميو كتلتر درجة انتماء ال output
لكتلتر درجة انتماء ال output لكتلتر درجة انتماء ال
output لكتلتر درجة انتماء ال output لكتلتر درجة
انتماء ال output لكتلتر درجة انتماء ال output
لكتلتر درجة انتماء ال output لكتلتر درجة انتماء ال
output لكتلتر درجة انتماء ال output لكتلتر درجة
انتماء ال output لكتلتر درجة انتماء ال output
لكتلتر درجة انتماء ال output لكتلتر درجة انتماء ال
output
لكتلتر
درجة انتماء ال output لكتلتالأوزان بيطلع عندى الآن
هدى
أبقى عن الأوزان ميو كواحد ممكن نام ميو كتلات
الأوزان مش ال values ال values هي كل واحد وين واجف
على ال scale تبع كل sample وين واجف هل بيكونوا
يعطياني الأوزان؟ أه طبعا لأ الأوزان لأ الأوزان
هادى اللى نحنا استنتجناهامهي ال ميو هي الأوزان
اللي طلعت من الروس ال value اه ال value هي اللي
بتجيب عليك انه بتحط علم هذي همارة عن الانهي ال
sample function تبع ال output زي ما انه احنا في
الممداني هيبقى معطى اليك هيبقى معطى اليك ال
functions كلهم ال functions تبع ال input و ال
fuzzy functions تبع ال input او ال inputs و
الفuzzy functions تبع ال output وين هم الفuzzy هنا
في هذا الشكل وين الفuzzy functions ثانى شوية
هذه الـ fuzzy function تبعت ال input X وهذه تبعت
ال input Y هذين هم الـ two fuzzy functions تبعت ال
input ومعهم ايضا ايضا انا موضع الي ال fuzzy
function تبعت ال output صح؟ نفس الاشياء هيجيك لو
انت بتعملها بالسبيل و methodبس اللي هيختلف انه هنا
بدلا من يعطيك ال function هذي يعطيك ال sample ال
sample function ال sample function كل K معروف
الموضوع تبعها واضح؟ فأصبح الأن لاحظ
أن اللقم هذا قريب منهذا الوقم اللي حسبناه
بالممداني اللي كان سبعة ستين اربعة و عشرة هنا خمسة
و ستين لان
لو احنا بنسأل متى استخدم الممداني و متى استخدم
السوينو بتالي واضح الإجابة اهم فرق بين ال two
techniques ايش هو انه يكون معلومة قيمةو هناك برضه
معلومة ايش
اختلف هذا ايش بيأثر على ال method يعني هل مثلا
بيأثر على زمن ال execution time لو انا جاعد معايا
هنا samples و بحسب ال weighted averageهل بيبقى
أسرع ولا أبطأ من لو أنا عندي sets و ال sets هجي ع
شكل regions بدي أوحد ما بينهم و بعدين أطلع هذا
أسرع صراحة هذا انا عملية انا عملية تلت عمليتين جمع
كل واحد تحتوي على عملية طلب مظبوطو بعدين تلت عملية
جامعة تحت و قسمة إنما هناك أنا بدي أخفف بدي أوسع
الفرق ما بين ال samples برضه على أساس أخفف عن حالي
يعني إذا بدي دقة أكتر بدي أجلل المسافة و أكتر
العينات اللي باخدها فأصبح إن الممداني method is
widely accepted for capturing exponentials and
allows us to describe themإلا إنه however ماندالين
type fuzzy influence entails يعني يترتب عليه
substantial computational burden عاوز أبقى أكتر on
the other hand السوجينو method تمام
computationally effective يعني أقل تكلفة
computationally وبالتالي فهي أفضل في مسائل ال
optimization و ال adaptive techniques اللي مش
محتاجةالدقة عالية جدا ما هي محتاجة أياش سرعة لإن
ال optimization بيحصل في calculations على
iterations كتيرة أكتر من مرمى بدك انت تطلع نتيجة
وبعدين تروح تعدل عشان تحسن وتقترب تدريجيا من فهذا
بده computations عالية فبالتالي answer بقيله اللي
هو ال method اللي فيها computation again احنا
الآنالسلايد هذه تجميل ال process ككل ال process ل
developing fuzzy express system انه احنا معانين
باولا اللي هو انت لو بدك تبدي fuzzy express system
لproblem لسه ما يعني ما نعملهاش system انت بدك
عندك قضية في الحياة العملية و بدك تعمللها express
system فانتمطلوب منك ان هو تحدد ال linguistic
variables شوية المتغيرات اللى بده تاخد fuzzy
values هذا ابتدائها قدام ال rules بتيجي يعني ال
rules اللى بده تمسك المتغيرات هذا ويقول إذا
المتغير كذا كذا then المتغير هذا بيكون كذاهذا
لاحقا في الأول بدك تاخد اللي هو العناصر الأساسية
اللي على أساسها بترتب ال decision كيف ال human
expert بيفكر بفكر بناء على متغيرات أساسية
المتغيرات الأساسية هي اللي بدك تحصرها وتحصر أيش
القيم المحتملة تبعتها فهذا أولا you need to define
the linguistic premise طبعا مرة أخرى انا بقولك في
امتحان هيجيلك الproblem well defined بس انت you
have to run ال method وتورين ال calculations بس لو
انت بدك تبني system من scratch يعني من الصفر ماذا
لك انت you will have to as a knowledge engineer
بدك ت define ال linguistic variables بدك لكل
linguistic variable تحدد ايش ال sets تبعته يعني
مثلا Y ولا X هل هم twoهل بالضرورة تلاتة six ولا
أكتر ولا أجانب يعني ممكن يبقى تلاتة ممكن يبقى
اتنين انت بدأت تحددها برضه بناء على ال human
expert اللي بيقولك ان هذا المتغير عادة بيكون يا
اما طول يا اما short بس او طول medium short بعد
هيك ال rules برضه هذا يعني لغاية الآن هنا كل هذا
استنادا او بالتنسيق مع الـ human expert صح انك انت
elicit and construct ال fuzzy rules ال fuzzy rules
انت لما بتعملها في البداية مش مضرور تبقى دقيقة جدا
يعني ممكن بعد تجربة ال system واكتشاف وين المشاكل
اللي فيه وقدش دقة الأداء تبعه تروح تعدل اضيف rules
جديدة تحذف rules مالهاش اي لازمة اضيف برضه كمان في
المتغيرات ولا في ال sets وتعدل في ال setsIn code
الكلام على كله ال process و ال procedures كلها في
البرنامج اللى هتستخدمه او اللى هتصممه لان انت ممكن
تصمم ال system كله بال scratch بال Java و لا بال C
و لا بال C++ او تستخدم بعض ال shells اللى جاهزة
لبناء ال express systems و اللى بتعتمد على rule
based فانت تدخل ال rules هذه و تدخل ال variables و
تدخل ال setsبناء على تصميم البرنامج البرنامج هو
بيعطيك interface اللي انت تدخل .. هل الكلام بتشوفه
في المعمل إذا لسه مانا شوفتهوش already تشوفه في
المعمل ال .. ال .. ال .. ال rule basics في ال
system تمام؟ هذا ال encoding المقصود دلان اللي هي
إدخال الكلمة كلها إلى ال system دلان ال system
يفترض انك انت تبدأ تعمله جربه جربه ببيانات already
معروف ال ..القرار فيها او ال result بتاعتها بتدخل
وشوف ايش ال performance تبع ال system هل قريب ولا
بعيد عنه طبعا مش هيبقى الدقة 100% ولا حتى 90% في
البداية فبداك انت بناء على النتائج اللى بتطلع بناء
على ال evaluation بتروح ترجع تعمل ايش تعمل
ايش
refinement أو fine-tuning للسيستم fine-tuning هو
كما قلت اما بتغيير ال fuzzy sets تعديلها على ال
fuzzy sets او تعديلها على ال roles تعديلها على ال
roles هذا
المثال انا بدي اتركه لكم هو عبارة عن system ل
export system ل maintenance shopأو maintenance
department بيجيله أجهزة بتصليح بيشخص المشكلة و
بيبدل اذا عرف القطعة اللي هطلانا بيبدلها الان ال
system مش هو اللي بيقوم بالتشخيص ال system بس
بيساعد ال manager انه دايماال spare parts اللي
عندهم على الرفوف تبقى إيش كافية لحسب حجم الشغل إذا
في كتير أجهزة بتيجي عطلانة أو في حركة كتير معناه
ذلك ال system لازم يعطي مؤشر للمدير إنه بدك زيد
عدد اللي يقوله spare parts إذا العدد خف معناه ذلك
بده يخف ال alert أو التنبيه ل .. فعندك إنت هنا في
ال system هذا في عدة متغيراتاللي هي زي مثلا اللي
على أساسها ال system القرن هذه المتغيرات اللي هي
linguistic variables ال average waiting time يعني
تخيل أنه في وسيلة نشوف الزبون لما بيجي و يجيب معا
جهازه ما بين ما بيدخل و ما بين ما بيطلع هذا اسمه
ال waiting time في وسيلة لحساب الزمن هلأ كأنه مثلا
يبقى في ticket stand الزبون اللي بيجي بياخدTicket
و بقعد ماشي و بعدين بننادي عليه و بعدين بنصلح
الجهاز و بعدين لما بطلع بنسجل وقتاش احنا أنجزنا
المهمة فالفرق ما بين دخوله و ما بين ما احنا نسجل
أنجزنا المهمة هذا هو ايش ال waiting time تبعه بين
حسب ال average waiting time يعني زبون مرة زبون مرة
زبون بتجمعوا و بين حسب ايش ال average فهذا ال
average و waiting time هذا واحد من المعطيات اللي
ال express system يستند اليهاهو واحد من المواضعات
التي تستند الـ Fuzzy Express System لها في إعطائها
هذا الـ Main delay أو اختصار إيه الـ Repair
Utilization Factor of Service Center الـ Repair
Utilization Factor هو جداشإن فعلا كل واحد من
الموظفين ال utilization تبعه يعني قداش بيعلن أكم
جهاز بيصلح في الساعة ال number of servers ال
servers هنا مش الأجهزة يعني ال servers لأ ال
servers هم الموظفين اللي بيقدوا خدمة التصنيح
because ال servers احنا بطلنا نفهمها إلا على أساس
ال computer مع إنه هي بالأصل ممكن تبقى الخادم اللي
في مطعم ممكن تبقى الموظف اللي بيقد خدمة في ورش
التصنيحأو أي حاجة تانية and initial number of
spare parts اللي هو أصلا جطعة الضيارة المتوفرة
جديش كانت أصلا في البداية ال linguistic values
الآن إحنا إيش قولنا في ال list الخطوات اللي
بيسويها ال software انه حدد ال values و بعدين
بيقولي حدد ال sets و بعدين بييجي دور ال rules ال
sets هذه مثلا هنا linguistic value اللي هو a value
اللي هو ال meanالذي هو متوسط الانتظار وقت الانتظار
هذا له ثلاثة subsets ثلاثة fuzzy sets اللي هو very
short و short و medium يعني وقت الانتظار ممكن يبقى
very short لأنه ما أخدش وجهة على طول أو يبقى short
أو يبقى medium okay فال .. و هذه الرموز هنا و هذه
وين بدايتها يعني على الخط هذا
من عند الـ 0 إلى الـ 0.3 بيجي اللي هو مين ال very
short و من عند ال مين من ال 0.1 إلى ال 0.5 بيجي
ايش ال short صح؟ من عند ال 0.4 إلى ال 0.7 بيجي ايش
اللي هو ال medium واضح أنا بسعشان توضح ايش الأرقام
هذه و كيف بتعبرها بالـ function هذه ليست rules هذه
فظي sets احنا بتلانا ال set اللي هو العمود التالة
صحيح؟ العمود التالة باسم ال set او اختصار اسمه هاي
اسم ال set وهي اختصاره وهي حدوده حدوده؟ هذا حدوده
هم اللي كنت بتسويه بعد هي تيجي ال rules ال fuzzy
rules هاي ال sets احنا بنانا علي الكلمة ده كعملنا
اللي هو الـ Fuzzy Sets فهي الـ Fuzzy Sets ثم الـ
mean delay ثم ال number of servers هذا كله عبارة
عن ترجمة للأرقام اللي هي الحدود اللي في القمود
الأخرى بعدها كان يجي اللي هو الـ Fuzzy Rules الـ
Fuzzy Rules الآن برضه زي ما قلنا بناء على ال human
experts اللي بيساوي هذا الكلام بده يعطينا ال rules
ممكن يعطينا إياها rules if و then أو يعطينا إياها
على شكل ال mattress هذه ال mattress هذه اللي
ألاحظت هي عبارة عن صيغة أخرى لل rules هذه هنا
ماقول ليهبالنسبة لـ main
delay و
علاقته بالmain بال number of servers إذا ال main
delay كان very short و ال number of servers كان
small يبقى ال utilization very low
ماشي هنا إذا هذا short mean delay و هذا short
فبيبقى low واضح فكل واحد من هدول المنطبعات عبارة
عن ال
conclusion تبعت rule عبارة عن rule صح عشان انا
اتوجهش بلد اذا ال mean delay very short and هذا
short ف very low اللي هو ال utilization واضحفهذه
ال matrix تجمل مجموعة من ال rules تربط ما بين two
linguistic variables مع واحد تالت صح؟ وممكن تلاقي
الآن أعبّرلك عنها على شكل ال table ال table هذا
أجواء عن باطلوا مجموعة من سبعة و عشرين rules هاي
تسعة و تسعة و كمان تسعة هذا ال rule الرقم اللي راح
نقوله إذا ال متغير لهذا very shortو هذا S وهذا L ف
.. ال .. إيش قلنا ال N؟ هذا كان اختصار ليش؟ هذا ال
neutralization هذا إيش كان؟ number of spare parts
نعم فبقى very small very small لأن ال .. ال .. ال
human .. ال administrator أو ال manager بدي استخدم
ال system عشان في الآخر يطلع على الرقم هذا هل ال
number of spare parts كبير ولا صغير و بالنسبة كدهش
عشان يقرر إذا كان يزود ولا يكتركله جلل واضح ف ال
rules احنا ممكن تتعبر على شكل table زيكى او على
شكل matrix او على شكل rule base هذا ال rule base
غلبه انت بتعطيها ال encoding اللى بتعطيه لل shell
اللى هتستخدمها تمام الان هذه عبارة عن matrix بس
cube يعني عدة matrices متجمعت مع بعض في شكل cube
في الفيه دى انا
بس ال matrix هذه عبارة عن ايش ال two المتغيرين
هذول ال m و ال s ال matrix هذه او البعد هذا بدخل
ال variable التالت يعني بمعنى اخر انه تخيل هذا ال
L مخبأ ورا هذا ال M
لأ صراحة دي هي بعض وهي بعض وهي كمان بعض تلات أبعاد
لتلات متغيرات واللي مخزن في السلة الواحدة الخلية
الواحدة هي ال result اللي هي المتغير الرابع صحيح
لأ إذا كان ال mean small و ال servers median و ال
Utilization Medium فمعنى ذلك هيتم Small مع Medium
مع Medium مع Low مع Medium
مع Low فهذا هو الوضع صح؟ Small مع Medium مع High
فهذا هو الوضع واضح ان انت كيوب يعني ايش بدك كيوب
هي و مرقم و موضح عندكالـ cube هذا هو وسيلة للتعبير
عن rules ال conditions تبعتها فيها تلاتة متغيرات
وال result فيها متغير واحد هذا كله بتعمله encoding
أما من خلال الـ scratch أو من خلال الـ shell وبعد
ذلك يحصل فيه evaluation ال evaluation هي أداء ال
system يعني نجرب ال system و نشوف ال results اللي
بيعطينا هي هل منطقي و لا لو كان في أي إشكاليات على
الأداء بنروح و نغيرين لتحسين ال performance of ال
system we may use additional
Additional sets يعني إيش؟ إذا كان رود فيها بس
تلاتة sets ممكن ندخل set رابع يعني بدل مثلا ال
waiting time يبقى short و very short و medium لأ
بجسمهم إلى أربع خليهم مثلا medium و low و بعدين
medium و high و short و very short يصيروا أربع
sets و بعدين feature الأخرى اللي هي هتدخلنا عليها
هو ال edgesموضوع الهتجز اللي هو ان انا استخدم
المصطلحات rather و rather small و rather large
خلينا نرجع الان على الهتجز عشان نشوف شوف هاي هنا
هذا المثال لإنه دخل sets إضافية على ال set تبع ال
service ال service كانت تلاتة sets كانت ال small و
ال medium و ال large دخل هنا rather large يعني
شوية large وهنا rather small يعني شوية smallأه
يعني هو بين ال small و بين ال medium تمام
okay الآن ال ال hedges بدنا نرجع على ال hedges بس
عشان نشوف ايش يعني و ايش دورها في ال
طيب احنا لو بدنا نمشي بال slides هذا من البداية
عمليا بيكون احنا يا دوبر بس تركنا اللي هو ال
introduction هذه تركناها هي اللي ماغطناهاش و
الباقي من عند اللي هو مفهوم ال fuzzy sets مغطناها
صح ايش عن fuzzy set و المثال هذا كلام ده كله مابرش
ب value و كيف الفرق ما بين ال fuzzy set و ال crisp
setOkay هت represent فظي ست ان كل هذا كلام حكينا
فيه ولكن فلتنا موضوع الهج أو الهجز صح الهجز هي
عبارة عن زي ما تشاهد في الشكل هذا عبارة عن تغيير
على شكل ال shape يعني تبع الفظي ست هنا ال shape
هذا مفلح صح وهنا هذا شبه مرحلة مصمم وهذا كذا مرحلة
انا ممكن اعمل الالانحناق هذا انحناق هذا ايش دوره
احيانا ال user لما يقولي مثلا very short او ال
human expert لما يقولي very short اذا كان ال input
واقع هنا من بين هنا لهنا بدي اصنفه انا ايش في ال
very short ايش يعني very short وقت ايش بقى اقول
انا very short لما يكون في الناحية هذه كل ما بتاعت
اصبحمش كتير very short فهو القيام اللي هنا القيام
اللي هنا هتأخد عالي كتير في ال very short و كدرجة
الحالة اللي هنا هي لسه عالى صح لسه عالى بينما كل
ما اتقدمت هتجيل مظبوط هتصغر في ال ash في ال very
short فكلمة very هذه ان ترتب عليها ان احنا ال line
هذا هولناه ل curveبحيث أنه ينحز للناحية هذه بحيث
أن ال membership values اللي بدأ تطلع، بدأ تطلع
عالية للناس للقيم اللي فعلا فعلا short و أقل للناس
اللي بدأوا .. للناس اللي .. اللي .. اللي قولهم
شوية بدأ يقترب مني من ال average تمام؟ اللي اقترب
من ال average بدأ اعطيله نسبة ال very short انها
منخفضةلأنه مش very short anymore ال 170 و لا ال
160 و ال 165 is not very short ممكن short تمام و
أيضا حتى ممكن medium او average لكن حتما هو بدأ
يخرج من مجموعة ال very short ال very short اكثر و
يتناسب اكتر اللي هو الجسار الكتير اللي من 160 و
نزلالـ H إيه؟ الـ H هي optimization على ال edge
تبع ال K ماقدرش أقول optimization ماقدرش أقول اه
مش optimization بقول هي عبارة عن modification
تعديل على ال shape ال shape ماتقولش ال edge لإن هو
أكتر من ال edge ال shape هي ال edge و هي ال edge و
هي ال edge صح؟ ال shape تبع ال fuzzy set بحيث أنه
يجه أكتر وصفة لل أو أكتر تعبير عن ال linguistic
valueالـ stochastic value هو very short كده كده is
كده كده مش اللي بعد ال is هو ال value فال shape
لازم يكون أكثر تعبيرا عن هذا عن ال value فماقدرش
أستخدم هذا الشيء لل short و لل very short هذا بصلح
لل short لكن لل very short بدي أغيره و أبدل تمام
ال very tall عشان الناس اللي في ال 180 و لعدنا
انتمائهم لل very tall ضعيفهم الطول بدأوا يخشوا فى
الطول بس مش فى ال very tall صح ال very tall هو
اللى بيفط بعد ال 90% لأن ال 90% اللى هنا ممكن يبدأ
ماخد اسمه عالية من ضمن مجموعة الطول لكن اسمه مقرف
أضعف من جماعة ال very tall انتماء أضعف جماعة ال
very tall صح ولا لأ فهذا هو مفهوم الهتجز والهتجز
هذه إلها أشكال أو تحويرات متعارف عليها دمهطبعا انا
بقول little اه little short و little number of
parts و little مش عارف ايش تمام اللي بيصير ان هو
نفس ال membership اللي كان في وضع اللي هو المثلث
العادى بدنا نفعه قص 1.3 1.3 اي قيمة القيمة هذه
طبعا كلها ال membership من 0 ل 1 فهي كسور تخيل لو
انا عندي هنا valueوهو ايش اقول
مثلا نص 0.5 صح لما انا اخد 0.5 اص واحد وتلاتة
من عشرة القيمة هتكبر ولا هتصغر هتصغر لان انا كسر
لان اقل من واحد وهذا هو ليه نص
اص واحد point لها فهذا ال lineيعبر عن ايش القيمة
نفسها ال membership value نفسها مرفوعة اص واحد
point ثلاثة تمام لو انا قولت one point seven
التجويس او التقاء حر بيصير اشد ولا لا okay لما
اقول اص اتنين بيصير اشد اكتر التقاء فانا استخدمت
هذا ال powerللتل وهذا لل slightly وهذا لل very
يعني ان اقول very short كل ما بزيد حدة ال variable
بدي تقعه اكتر extremely كذلك
هل very very very very زيها زي more or less لأ مش
more or less very very لأ very very تقريبا زيزي
extremely بس أشد حد من extremely أما ال more or
less وال somewhat هم اللي ايش يعني نفس المصطلح في
الآخر دلالته واحدة اما يقولك more or less نوعا ما
او يقولك somewhat نفس الاشي ال indeed معنادلك انت
الجماعة هدولة اللي جابل النص اللي بدك تمتقعه اللي
بعد معناته فبدك تشدد على هذاالمنطقة اللي هنا
بتعطيها membership عالى واللي على الأطراف بتعطيهم
membership منخفضة فتطلع المعادلة اللي تبعت وهنا
انه إذا كان ال membership value الأصلي تبع المثلث
من الـ 0 إلى النص من الـ 0 إلى النص فاستخدم
اتنين ضرب ميو ترمية وإذا كانمن النص للواحد استخدم
المعادلة التانية
أنا في عندى هنا table بال Excel ممكن تطلع عليها
حاطيتها على drop box يعني هو هذا يعني هذا يكون زى
standard لل linguistics ايوه هذه standard
mathematical formula لل
linguistic variables standard mathematical formula
او model لل linguistic variablesهذا اسمه
linguistic values اللى بتوصف ال fuzzy set ال fuzzy
set بنوصفه بال linguistic values اه بنقول short
طول و كده لإن هذه الهتجز بتعمل modification الهتجز
هذه لها linguistic terms و لها mathematical اللى
يتعبر عنها على ال systemواضح فضل هنا اخر اشي بعد
نقطة الهتجز ال operations هذه برضه بعتبرها بديئة
لانه احنا احنا نعرف ال sets العادية اما اللي بقول
ان انا عندي مجموعة وهي ال universe عندي مجموعة هذه
a وهذه نقطة a صح okay هذا بيسمي complement هذا
بيحتوي على a تمام هذا اسمه contained الكلام هذافي
الـ Fuzzy Sets وهذا الانترسكشن تبعهم وهذا ال union
يعني ال two sets انترسكشن تبعهم لأن هذا الكلام في
ال fuzzy sets ال complement لما نقول ان انا في ال
crisp sets ال complement تبع المجموعة هي العناصر
اللي does not belong to هذه المجموعة ال complement
تبع اي مجموعة هي العناصر اللي مش موجودة موجودة برا
في ال fuzzy sets ماعنديش انا جوا و برا انا عندى
درجة انتمامفاللي .. ال .. ال complement لفاظي set
هو جداش ال elements not belong جداش مابينتموش إذا
عندي set .. عندي element ينتمي للمجموع هيكون
بينتمي بدسلة مثلا 75% طب جداش لا ينتمي .. 5% فهم
نفس ال elements اللي في ال .. في ال set هم اللي في
ال complement تبعه بس هتكون انتمائهم اللي انجلب صح
ولا لا؟
درجة الانتباه هي تغييره لنفس العناصر نجمل على
السريع لانه مش هنقدر نكمل ال containment اللي هي
في ال crisp set which sets belong to which other
sets ال set أيه العناصر اللي موجود في هذا ال set و
أيضا موجود في اللي أكبر منه في الفاضي which sets
belong to other sets أي set موجود فياللي هو السلسة
التانية عموما هذا الكلام بترككوا بترجعوه و برضه
كمان لما كنا بناخد ال minimum و ال maximum دلالته
جاي من هنا من ال operations هذه ليش كنت باخد ال
minimum في ال unions و باخد ال maximum في ال
intersections لأن دلالة ال intersection و دلالة ال
unions هي اللي فرضت ذلكطيب هيك احنا عمليا وهي هنا
بحكي عن تمثيل تمثيل ال operations بشكل visual تسمى
لو احنا بنمثل ال knot و ال complement و ال union
بشكل ال Venn diagrams هينا بنمثل ال fuzzy
operations طيب okay هيك احنا بيكونوا عاملين أجملنا
اللي بدناه بالنسبة لل fuzzy rule based express
systems