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    Limitations de la logique floue
    La logique floue donne ordinateurs la capacité d'imiter le raisonnement humain et de résoudre certains types de problèmes efficacement. Inventé en 1965 , le mot «flou» fait référence au type imprécise de la logique utilisée pour gérer les tâches du monde réel . Cette imprécision , ce qui peut sembler être une limitation, est en fait un avantage pour les ordinateurs utilisés dans des domaines tels que l'ingénierie , contrôle de processus , de la médecine et d'autres domaines où la logique floue peut mieux que la logique ordinaire . Il ya cependant des limites à la technologie de logique floue . Logique binaire

    PC, serveurs Web et la plupart des appareils que vous travaillez avec une utilisation logique binaire . Puces électroniques , dont les ordinateurs de puissance , fonctionnent comme des interrupteurs . A la lumière peut être allumé ou éteint en fonction de la position de son commutateur . Si vous pouviez voir ce qui se passe à l'intérieur de votre ordinateur, vous découvrirez un nombre similaire à ceux présentés ici:

    100101001011100

    ordinateurs qui utilisent la logique binaire ne peuvent reconnaître uns et de zéros . Lorsqu'un ordinateur voit un «1», il considère que, pour être un interrupteur qui est activé. Un zéro signifie que le commutateur est désactivé . En traitant ces commutateurs , un ordinateur peut afficher un fichier texte , regarder un film ou de dessiner une image.
    Fuzzy Logic et le rapprochement

    ordinateurs utilisant la logique binaire sont précis . Si vous demandez à ajouter 10 et 20, il vous dira que la somme est de 30. Trente n'est pas une approximation , mais plutôt une valeur exacte des données . Les ordinateurs qui utilisent des valeurs approximatives de la logique floue et peuvent travailler avec des idées au lieu de chiffres . Au lieu d'être blanc pur ou noir pur , par exemple, une variable dans un programme de logique floue peut être une nuance de gris. Alors que les ordinateurs ordinaires peuvent comprendre des termes tels que chaude et froide, un ordinateur de logique floue peut avoir la capacité de travailler avec des températures intermédiaires qui se situent entre le chaud et le froid. Certaines machines à laver utilisent même logique floue pour gérer leurs cycles de lavage .
    Fuzzy Logic traitement

    Parce que la logique floue ordinateurs accord avec plages de valeurs possibles au lieu de précision nombre, ils peuvent évaluer les conditions d'une manière qui émule la logique humaine . Par exemple, un ordinateur utilisant la logique floue pourrait créer un ensemble de règles de traitement semblables à ce qui suit :

    Lorsque event1 arrive, effectuer des tâches 1Quand event2 cas, effectuez la tâche 2

    Supposons que vous vouliez calculer un restaurant basculer en supposant qu'il est égal à 15 pour cent de la facture. Dans cet exemple, l'ordinateur pourrait envisager event1 d'être « service de qualité supérieure " et ajouter un pourcentage supplémentaire à la facture. Event2 peut représenter « la nourriture de qualité supérieure », un autre concept flou . L'ordinateur pourrait alors arriver à un montant final en utilisant la logique que l'homme peut utiliser pour calculer un pourboire.
    Limitations

    Parce que les ordinateurs de logique floue utilisent des approximations , ils font pas de bons candidats pour la gestion des systèmes qui exigent une extrême précision . Vous pourriez être préoccupé , par exemple , si un ordinateur de gestion de votre compte bancaire approché le solde de votre compte courant. Les ordinateurs qui utilisent la logique floue n'ont pas la capacité d'apprendre et de s'adapter après la résolution d'un problème que certains systèmes experts peuvent. Un autre facteur limitant est l'incapacité de la logique floue pour résoudre les problèmes quand on ne sait pas la solution. Les experts doivent exister qui sait comment créer la règle définit nécessaire pour faire fonctionner un système de logique floue. Si vous ne trouvez pas un expert, vous ne pouvez pas créer un contrôleur de logique floue. Systèmes de logique floue peuvent également être coûteux à développer , car ils nécessitent souvent de nombreux tests .

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