模糊化與反模糊化的區別

模糊化是將精確量轉換為模糊量的過程。另一方面，反模糊化是將模糊量轉換為精確量的過程。閱讀本文以瞭解更多關於模糊化和反模糊化的資訊，以及它們之間有何區別。

什麼是模糊化？

模糊化可以定義為將清晰集轉換為模糊集或將模糊集轉換為更模糊集的過程。基本上，此操作將精確的清晰輸入值轉換為語言變數。在許多工程應用中，需要對結果或“模糊結果”進行反模糊化，以便將其轉換為清晰結果。

模糊化是透過將各種假設的清晰量識別為非確定性和完全不確定的性質來完成的。這種不確定性可能是由於不精確和不確定導致變數由隸屬函式表示，因為它們可能是模糊的。

模糊化將清晰的輸入資料轉換為由模糊集表示的語言變數。然後，它應用隸屬函式來測量和確定隸屬度。

反模糊化可以定義為將模糊集簡化為清晰集或將模糊成員轉換為清晰成員的過程。在數學上，反模糊化的過程也稱為“四捨五入”。反模糊化基本上將不精確資料轉換為精確資料。然而，與模糊化相比，反模糊化的實現相對複雜。

反模糊化基本上是模糊化的逆過程，因為它將模糊資料轉換為清晰資料。在某些實際應用中，需要反模糊化過程來操作控制的清晰控制動作。

現在，讓我們討論模糊化和反模糊化之間的差異。

以下是模糊化和反模糊化之間的一些重要區別：

關鍵	模糊化	反模糊化
定義	模糊化是將清晰集轉換為模糊集或將模糊集轉換為更模糊集的過程。	反模糊化是將模糊集簡化為清晰集或將模糊成員轉換為清晰成員的過程。
目的	模糊化將精確資料轉換為不精確資料。	反模糊化將不精確資料轉換為精確資料。
示例	電壓表。	步進電機，數模轉換器。
使用的方法	推理，排序，角度模糊集，神經網路。	最大隸屬度原則，質心法，加權平均法，和的中心。
複雜度	模糊化很簡單。	反模糊化的實現相當複雜。
方法	模糊化使用 if-then 規則來模糊化清晰值。	反模糊化使用重心法來獲取集合的質心。

您在此處需要注意的最重要的區別是，模糊化將精確資料轉換為不精確資料，而反模糊化將不精確資料轉換為精確資料。

Kiran Kumar Panigrahi

更新於: 2023年2月21日

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