"अस्पष्ट तर्क": अवतरणों में अंतर

 

{{otheruses4|the form of logic theory|the album by the Super Furry Animals|Fuzzy Logic (album)|the Powerpuff Girls episode|Fuzzy Logic (Powerpuff Girls episode)}}

'''फ़ज़ी लॉजिक''' , [[मल्टी-वैल्यूड लॉजिक]] का एक रूप है जिसकी उत्पत्ति

[[फ़ज़ी सेट थ्यौरी]] से हुई है और जिसका संबंध उस [[रिज़निंग]] के साथ होता है जो प्रिसाइज़ होने की अपेक्षा एप्रोक्सिमेट होता है. "क्रिस्प लॉजिक" के विपरीत, जहां [[wiktionary:binary|बाइनरी]] सेट्स में [[बाइनरी लॉजिक]] होता है, फ़ज़ी लॉजिक के वेरिएबल्स में केवल 0 या 1 का [[मेम्बरशिप वैल्यू]] (सदस्यता मान) नहीं हो सकता है — अर्थात्, किसी [[स्टेटमेंट]] (वक्तव्य) के [[ट्रुथ]] (truth या सत्यता) की [[डिग्री]] का रेंज 0 और 1 के बीच हो सकता है और यह क्लासिक [[प्रोपोज़िशनल लॉजिक]] (साध्यात्मक तर्क) के दो ट्रुथ वैल्यूज़ के निरूद्ध नहीं होता है.<ref>नोवाक, वी., पर्फिलिएवा, आइ. और मोकोर, जे. (1999) ''मैथमेटिकल प्रिंसिपल्स ऑफ फ़ज़ी लॉजिक'' डोड्रेच्ट: क्लुवर ऐकाडेमिक. [[ISBN]] 0-7923-8595-0</ref> इसके अलावा जब [[भाषाई]] (भाषाविद्) वेरिएबल्स का प्रयोग किया जाता है तब इन डिग्रियों का प्रबंधन स्पेसिफिक फंक्शंस (विशिष्ट कार्यों) के द्वारा किया जा सकता है.

 

फ़ज़ी लॉजिक का उद्भव, [[लोत्फी ज़ादेह]] (Lotfi Zadeh) द्वारा [[फ़ज़ी सेट थ्योरी]] के सन् 1965 के प्रस्ताव के एक परिणामस्वरूप हुआ.<ref>{{cite web |url=http://plato.stanford.edu/entries/logic-fuzzy/ |title=Fuzzy Logic |accessdate=2008-09-29 |work=Stanford Encyclopedia of Philosophy |publisher=Stanford University |date=2006-07-23 }}</ref><ref>ज़ादेह, एल. ए. (1965). "फ़ज़ी सेट्स", ''इनफोर्मेशन ऐंड कंट्रोल'' 8 (3): 338–353.</ref> यद्यपि फ़ज़ी लॉजिक का कार्यान्वयन [[कंट्रोल थ्यौरी]] (नियंत्रण का सिद्धांत) से लेकर [[आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस]] (कृत्रिम बुद्धि) तक कई क्षेत्रों में किया जाता रहा है लेकिन यह अभी भी [[बायेसियन लॉजिक]] (Bayesian logic) को पसंद करने वाले कई [[सांख्यिकीविद्]] और परंपरागत [[टू-वैल्यूड लॉजिक]] को पसंद करने वाले कुछ [[कंट्रोल इंजीनियरों]] के बीच विवादास्पद बना हुआ है.

 

==ट्रुथ की डिग्रियां==

ट्रुथ और [[प्रोबैबिलिटिज़]] (संभावनाओं) की दोनों डिग्रियों का रेंज 0 और 1 के बीच होता है और इसलिए शुरू-शुरू में ये एक जैसे लग सकते हैं. हालांकि, वैचारिक रूप से वे अलग होते हैं; ट्रुथ, अस्पष्ट रूप से परिभाषित सेट में [[मेम्बरशिप]] का प्रतिनिधित्व करता है जो [[प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) थ्यौरी]] (संभाव्यता का सिद्धांत) की तरह किसी इवेंट (घटना) या कंडीशन (स्थिति) के ''लाइकलिहुड'' (अनुरूप) नहीं होता है. उदाहरण के लिए, 100 [[ml]] का एक [[गिलास]] लेते हैं जिसमें 30 ml [[जल]] है. तब हम दो अवधारणाओं पर विचार कर सकते हैं: एम्प्टी (खाली) और फुल (भरा हुआ). इनमें से प्रत्येक के अर्थ को एक निश्चित फ़ज़ी सेट के द्वारा प्रदर्शित किया जा सकता है. उसके बाद ही कोई इस गिलास को 0.7 खाली और 0.3 भरे हुए गिलास के रूप में परिभाषित कर सकता है. ध्यान दें कि खालीपन की अवधारणा, [[सब्जेक्टिव]] (व्यक्तिपरक) होगी और इस प्रकार यह [[पर्यवेक्षक]] या [[डिज़ाइनर]] पर निर्भर करेगी. दूसरा डिज़ाइनर भी बराबर-बराबर अच्छी तरह से एक सेट मेम्बरशिप कार्य का [[डिजाइन]] करेगा जहां गिलास को 50 ml से कम के सभी वैल्यूज़ के लिए भरा हुआ माना जाएगा. यह समझना बहुत जरूरी है कि फ़ज़ी लॉजिक, ट्रुथ डिग्रियों को वेगनेस फेनोमेनन (अस्पष्टता की घटना) के एक गणितीय मॉडल के रूप में प्रयोग करता है जबकि प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता), रैंडमनेस का एक [[गणितीय मॉडल]] है.

एक प्रोबैबिलिस्टिक सेटिंग सबसे पहले गिलास के पूरा भरा होने के लिए एक [[स्केलर]] वेरिएबल (अदिश परिवर्तनीय) को परिभाषित करेगा और फिर प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) का वर्णन करते हुए कंडीशनल डिस्ट्रीब्यूशंस को परिभाषित करेगा जिसे कोई व्यक्ति एक विशिष्ट पूर्णता के स्तर को दर्शाकर गिलास को भरा हुआ कहेगा. हालांकि, कुछ घटना के घटित होने की स्वीकृति के बिना इस मॉडल का कोई अर्थ नहीं है, उदाहरण के लिए, कुछ मिनट के बाद, गिलास आधा खाली हो जाएगा. ध्यान दें कि कंडीशनिंग को एक स्पेसिफिक ऑब्ज़र्वर (विशिष्ट पर्यवेक्षक) को रखकर प्राप्त किया जा सकता है जो गिलास के लिए स्तर और नियतात्मक पर्यवेक्षकों के एक वितरण (डिस्ट्रीब्यूशन) या दोनों का अनियमित रूप से चयन करता है. परिणामस्वरूप, प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) (अधिसम्भाव्यता) में साधारणतः फ़ज़ीनेस के सिवा कुछ नहीं है, ये तो मात्र अलग-अलग अवधारणाएं हैं जो बाहर से एक जैसी लगती हैं क्योंकि इनमें वास्तविक संख्याओं [0, 1] के एक जैसे अन्तराल का प्रयोग होता है. [[डे मॉर्गन]] (De Morgan) के प्रमेय में दोहरी प्रयोज्यता और अनियमित वेरिएबल्स के गुण हैं. फिर भी, चूंकि ऐसे प्रमेय बाइनरी लॉजिक स्टेट्स के गुणों के अनुरूप होते हैं, इसलिए व्यक्ति यह देख सकता है कि कहां पर भ्रम पैदा हो सकता है.

 

===ट्रुथ वैल्यूज़ का अनुप्रयोग===

एक बेसिक अनुप्रयोग, एक [[सतत परिवर्तनीय]] के उप-श्रेणियों को परिलक्ष्यित कर सकता है. उदाहरण के लिए, [[एंटी-लॉक ब्रेक]] के [[तापमान]] के मापन में विशेष तापमान की श्रेणियों को परिभाषित करने वाले कई अलग मेम्बरशिप (सदस्यता) वाले फंक्शंस का समावेश हो सकता है जो ब्रेक्स को अच्छी तरह से नियंत्रित करने के लिए आवश्यक होते हैं. प्रत्येक फंक्शन, एक ट्रुथ वैल्यू के उसी तापमान वैल्यू को चित्रित करता है जिसका रेंज 0 से 1 के बीच होता है. इन ट्रुथ वैल्यूज़ को तब ब्रेक्स को नियंत्रित करने के तरीक़ों को निर्धारित करने के लिए प्रयोग में लाया जा सकता है.

[[File:Fuzzy logic temperature en.svg|thumb|center|फ़ज़ी लॉजिक तापमान]]

 

इस [[इमेज]] में, ''कोल्ड'' (शीतल), ''वार्म'' (उष्ण) और ''हॉट'' (गर्म) अभिव्यक्तियों के अर्थ को एक तापमान स्केल के फंक्शंस मैपिंग के ज़रिये दर्शाया गया है. उस स्केल पर के एक बिंदु में तीन "[[ट्रुथ वैल्यूज़]]" हैं — तीन फंक्शंस में से प्रत्येक के लिए एक-एक वैल्यू. इमेज की खड़ी रेखा एक विशेष तापमान को तीन [[तीर]] (ट्रुथ वैल्यूज़) गेज़ के माध्यम से दर्शाती है. चूंकि लाल तीर शून्य को सूचित करता है इसलिए इस तापमान को "नॉट हॉट" (गर्म नहीं) माना जा सकता है. नारंगी रंग का तीर (0.2 पर इशारा करते हुए) इसे "स्लाइट्ली वार्म" (हल्का उष्ण) और नीला तीर (0.8 पर इशारा करते हुए) इसे "फेयरली कोल्ड" (काफी शीतल) के रूप में वर्णित कर सकता है.

 

===भाषाई वेरिएबल्स (भाषाई अस्थिरता) (भाषाई अस्थिरता)===

जबकि गणित में वेरिएबल्स साधारणतः संख्यात्मक वैल्यूज़ को ग्रहण करते हैं लेकिन फ़ज़ी लॉजिक के अनुप्रयोगों में, गैर-संख्यात्मक ''भाषाई वेरिएबल्स (भाषाई अस्थिरता)'' का प्रायः नियमों और तथ्यों की अभिव्यक्ति की सुविधा प्रदान करने के लिए प्रयोग किया जाता है.<ref>ज़ादेह, एल.ए. et al. 1996 ''फ़ज़ी सेट्स, फ़ज़ी लॉजिक, फ़ज़ी सिस्टम्स'' , वर्ल्ड साइंटिफिक प्रेस, ISBN 9810224214</ref>

 

एक भाषाई वेरिएबल जैसे कि ''एज'' (उम्र), में ''यंग'' या ''युवा'' अथवा इसके विपरीत ओल्ड या वृद्ध जैसा एक वैल्यू शामिल हो सकता है. हालांकि, भाषाई वेरिएबल्स (भाषाई अस्थिरता) की सबसे बड़ी प्रयोज्यता यही है कि प्राथमिक शर्तों पर लागू भाषाई हेजेज के माध्यम से इसे संशोधित किया जा सकता है. भाषाई हेजेज कुछ कार्यों के साथ संबद्ध हो सकते हैं. उदाहरण के लिए, L. A. ज़ादेह ने मेम्बरशिप कार्य के वर्ग को लेने का सुझाव दिया. हालांकि, यह मॉडल अच्छी तरह से काम नहीं करता है.

अधिक जानकारी के लिए संदर्भ देखें.

 

==उदाहरण==

फ़ज़ी सेट थ्यौरी, फ़ज़ी सेट्स पर फ़ज़ी प्रचालकों को परिभाषित करता है. इसके अनुप्रयोग में यही समस्या है कि उपयुक्त फ़ज़ी प्रचालक ज्ञात नहीं हो सकता है. इसी कारणवश, फ़ज़ी लॉजिक आम तौर पर IF-THEN (यदि-तो) नियमों का प्रयोग करता है या उसकी संरचना करता है, जैसे - [[फ़ज़ी एसोसिएटिव मेट्रिसेस]].

 

नियमों को आम तौर पर निम्न रूप से व्यक्त किया जाता है: <br>

IF ''वेरिएबल'' IS ''प्रोपर्टी'' THEN ''एक्शन''

 

उदाहरण के लिए,एक साधारण तापमान नियामक जो एक पंखे का प्रयोग करता है, उसे इस प्रकार देख सकते हैं:

</blockquote>

इसमें कोई "ELSE" (अन्यथा) नहीं है - सभी नियमों का मूल्यांकन किया जाता है क्योंकि तापमान एक ही समय पर अलग-अलग डिग्रियों में "कोल्ड" (शीतल) और "नोर्मल" (सामान्य) हो सकते हैं.

 

[[बूलीयन लॉजिक]] के AND (और), OR (या) तथा NOT (नहीं) [[प्रचालक]], फ़ज़ी लॉजिक में मौजूद होते हैं जिन्हें आम तौर पर मिनिमम (न्यूनतम), मैक्सिमम (उच्चतम) और कंप्लीमेंट (पूरक) के रूप में परिभाषित किया जाता है; जब उन्हें इस तरह से परिभाषित किया जाता है तब उन्हें ''ज़ादेह प्रचालक '' कहा जाता है. इसलिए फ़ज़ी वेरिएबल्स x और y के लिए:

x OR y = maximum(truth(x), truth(y))

</blockquote>

 

अन्य प्रचालक भी हैं जो स्वभावतः भाषाई होते हैं उन्हें ''हेजेज़'' कहते हैं और उनका भी अनुप्रयोग किया जा सकता है. ये आम तौर पर एड्वर्ब्स (क्रिया-विशेषण) होते हैं, जैसे - "वेरी" (बहुत) या "समव्हाट" (कुछ-कुछ), जो एक गणितीय [[सूत्र]] का प्रयोग करके सेट के अर्थ को संशोधित कर देते हैं.

 

अनुप्रयोग में, [[प्रोग्रामिंग लैंग्वेज]] [[प्रोलोग]] (Prolog) को इसके फैसिलिटिज़ के साथ फ़ज़ी लॉजिक{{Fact|date=May 2009}} को कार्यान्वित करने के लिए अच्छी तरह से गिअर किया जाता है ताकि "नियमों" के एक डेटाबेस को स्थापित किया जा सके जो लॉजिक को घटाने के लिए पूछे जाते हैं. इस तरह की प्रोग्रामिंग को [[लॉजिक प्रोग्रामिंग]] के रूप में जाना जाता है.

 

जब एक बार फ़ज़ी रिलेशंस को परिभाषित कर दिया जाता है, तब फ़ज़ी [[रिलेशनल डेटाबेस]] को विकसित करना संभव हो जाता है. प्रथम फ़ज़ी रिलेशनल डेटाबेस, FRDB को [[मारिया ज़ेमांकोवा]] के शोध प्रबंध में देखा गया. बाद में, बकल्स-पेट्री मॉडल (Buckles-Petry model), प्रेड-टेस्टेमेल मॉडल (Prade-Testemale Model), उमानो-फुकामी मॉडल (Umano-Fukami model) या जे. एम. मेडिना (J.M. Medina), एम. ए. विला et al. द्वारा GEFRED मॉडल जैसे कुछ अन्य मॉडलों का उद्भव हुआ. फ़ज़ी डेटाबेस के संदर्भ में, कुछ फ़ज़ी क्वेरिंग लैंग्वेजों को परिभाषित किया गया है और पी. बोस्क (P. [[Bosc]]) et al. द्वारा [[SQLf]] पर और जे. गैलिंडो (J. Galindo) et al. द्वारा [[FSQL]] पर प्रकाश डाला गया है. ये लैंग्वेज, [[SQL]] स्टेटमेंट्स में फ़ज़ी ऐस्पेक्ट्स को शामिल करने के उद्देश्य से कुछ संरचनाओं को परिभाषित करते हैं, जैसे फ़ज़ी कंडीशंस, फ़ज़ी कम्पैरेटर्स, फ़ज़ी कांस्टैंट्स, फ़ज़ी कंस्ट्रेंट्स, फ़ज़ी थ्रेसहोल्ड्स, भाषाई लेबल्स और अन्य.

 

== गणितीय फ़ज़ी लॉजिक ==

[[गणितीय लॉजिक]] में, "फ़ज़ी लॉजिक" के कई [[औपचारिक सिस्टम्स]] हैं; उनमें से अधिकांश तथाकथित [[टी-नोर्म फ़ज़ी लॉजिक्स]] से संबंधित हैं.

 

=== प्रोपोज़िशनल फ़ज़ी लॉजिक्स ===

 

सबसे महत्वपूर्ण प्रोपोज़िशनल फ़ज़ी लॉजिक्स हैं:

* [[प्रोडक्ट फ़ज़ी लॉजिक]], बेसिक फ़ज़ी लॉजिक BL का विस्तार है जहां कंजंक्शन, प्रोडक्ट टी-नोर्म होता है. इसमें BL के एक्सिओम्स के साथ-साथ कंजंक्शन के कैंसेलेटिविटी के लिए एक और एक्सिओम भी होता है और इसके मॉडल्स को [[प्रोडक्ट अल्जेब्रास]] कहा जाता है.

* [[मूल्यांकित वाक्यविन्यास वाला फ़ज़ी लॉजिक]] (कभी-कभी पावेल्का'स लॉजिक (Pavelka's logic) भी कहा जाता है), EVŁ द्वारा सूचित, गणितीय फ़ज़ी लॉजिक का एक और सामान्यीकरण है. जबकि फ़ज़ी लॉजिक के उपरोक्त प्रकारों में परंपरागत वाक्यविन्यास और मेनी-वैल्यूड सिमेंटिक्स होते हैं, लेकिन EVŁ में, वाक्यविन्यास का भी मूल्यांकन किया जाता है. इसका अर्थ यही है कि प्रत्येक सूत्र का एक मूल्यांकन होता है. EVŁ के एक्सिओमेटाइज़ेशन की उत्पत्ति ल्युकास्ज़िएविक्ज़ फ़ज़ी लॉजिक से हुई है. क्लासिकल गोडेल कम्प्लीटनेस प्रमेय का सामान्यीकरण,EVŁ में प्रूवेबल (साध्य) होता है.

 

=== प्रेडिकेट फ़ज़ी लॉजिक्स ===

 

=== हाइयर-ऑर्डर फ़ज़ी लॉजिक्स ===

<ref>रसेल, बी. मैथमेटिकल लॉजिक ऐज़ बेस्ड ऑन द थ्यौरी ऑफ टाइप्स, [[अमेरिकन जर्नल ऑफ मैथमेटिक्स]] 30 (1908) 222-262.</ref>

और इसका गणितीय रूप से सविस्तार ए. चर्च

81-91.</ref> द्वारा किया गया है.

 

===फ़ज़ी लॉजिक के लिए डिसाइडेबिलिटी के मुद्दे===

हम कहते हैं कि ''s'' , ''डिसाइडेबल'' है यदि ''s'' और इसका पूरक –''s'' दोनों ही रिकर्सिवली इन्युमरेबल हो. L-सबसेट्स के सामान्य मामले में ऐसी एक थ्यौरी का विस्तार, गेर्ला 2006 में प्रस्तावित है.

प्रस्तावित परिभाषाएं, फ़ज़ी लॉजिक के साथ अच्छी तरह से संबंधित हैं. वास्तव में, निम्नलिखित प्रमेय सच साबित होते हैं (यदि फ़ज़ी लॉजिक के डिडक्शन अपारेटस (कटौती करने वाले साधन), कुछ स्पष्ट कार्यसाधकता को अच्छी तरह से संतुष्ट करते हों).

 

'''प्रमेय.''' कोई भी एक्सिओमेटाइज़ेबल फ़ज़ी थ्यौरी, रिकर्सिवली इन्युमरेबल होता है. विशेष रूप से, लॉजिक के आधार पर ट्रू फार्मूलों (सच के सूत्र) का फ़ज़ी सेट, इस तथ्य के बावजूद रिकर्सिवली इन्युमरेबल होता है कि वैलिड फार्मूलों (वैध सूत्रों) का क्रिस्प सेट आम तौर पर रिकर्सिवली इन्युमरेबल नहीं होता है. इसके अलावा, कोई भी एक्सिओमेटाइज़ेबल और कम्प्लीट थ्यौरी, डिसाइडेबल होता है.

 

फ़ज़ी लॉजिक के ''चर्च थीसिस'' (Church thesis) को समर्थन देने के लिए यह एक मुक्त प्रश्न है जो यह दावा करता है कि फ़ज़ी सबसेट्स के रिकर्सिव इन्युमरेबिलिटी की प्रस्तावित धारणा, एक पर्याप्त धारणा है. इस उद्देश्य के लिए, फ़ज़ी व्याकरण और फ़ज़ी ट्यूरिंग मशीन की धारणा पर आगे की जांच आवश्यक होनी चाहिए (उदाहरण के लिए वीडर्मंस पेपर देखें). एक और मुक्त प्रश्न, फ़ज़ी लॉजिक में [[गोडेल]] के प्रमेयों के विस्तार को ढूंढने के लिए इस धारणा को शुरू करना है.

 

==अनुप्रयोग के क्षेत्र ==

फ़ज़ी लॉजिक का प्रयोग निम्न के ऑपरेशन और प्रोग्रामिंग में किया जाता है:

 

* [[ऑटोमेटिक ट्रांसमिशन]], [[ABS]] और [[क्रूज़ कंट्रोल]] के रूप में [[ऑटोमोबाइल]] और ऐसे वाहन सबसिस्टम्स

* [[टोक्यो]] [[मोनोरेल]]

* [[वीडियो गेम]] [[आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस]]

* [[घरेलू उपकरण]] (जैसे - [[वॉशिंग मशीन]])

 

==फ़ज़ी लॉजिक की आपत्तियां ==

==="इमप्रिसाइज़ लॉजिक" के समान===

 

:फ़ज़ी लॉजिक, लॉजिक के किसी अन्य रूप की अपेक्षा कम प्रिसाइज़ नहीं होता है: यह ''इनहेरेंट्ली'' इमप्रिसाइज़ अवधारणाओं को हैंडल करने का एक संगठित और गणितीय पद्धति है. "कोल्डनेस" (शीतलता) की अवधारणा को समीकरण में व्यक्त नहीं किया जा सकता है क्योंकि यद्यपि तापमान,एक क्वांटिटी है लेकिन "कोल्डनेस" नहीं. हालांकि, लोगों को यह पता है कि "कोल्ड" क्या है और वे इस बात से सहमत है कि "कोल्ड" और "नॉट कोल्ड" में ज्यादा अंतर नहीं है जहां कोई वस्तु N डिग्रियों पर "कोल्ड" है लेकिन N+1 डिग्रियों पर "नॉट कोल्ड" है — [[बाइवैलेंस के सिद्धांत]] के अनुसार एक कॉन्सेप्ट क्लासिकल लॉजिक को आसानी से हैंडल नहीं किया जा सकता है. परिणाम में कोई सेट जवाब नहीं होता है इसलिए इसे 'फ़ज़ी' जवाब मान लिया जाता है. फ़ज़ी लॉजिक साधारणतया वेगनेस का एक गणितीय मॉडल है जिसे उपरोक्त उदाहरण में साबित कर दिया गया है.

 

===प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) को व्यक्त करने का एक नया तरीका===

 

:फ़ज़ी लॉजिक और प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता), अनिश्चितता को व्यक्त करने के अलग-अलग तरीकें हैं. जबकि फ़ज़ी लॉजिक और प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) थ्यौरी दोनों का प्रयोग सब्जेक्टिव बिलीफ को प्रकट करने के लिए किया जा सकता है लेकिन फ़ज़ी सेट थ्यौरी, फ़ज़ी सेट मेम्बरशिप (अर्थात्, एक सेट में ''कितना'' वेरिएबल है) की अवधारणा का प्रयोग करता है और प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) थ्यौरी, [[सब्जेक्टिव प्रोबैबिलिटी (व्यक्तिपरक अधिसम्भाव्यता) (व्यक्तिपरक अधिसम्भाव्यता)]] (अर्थात, मुझे ''कैसे संभाव्य'' लगता है कि सेट में वैरिएबल है) की अवधारणा का प्रयोग करता है. हालांकि यह अंतर अधिकतर दार्शनिक है,फ़ज़ी लॉजिक से उत्पन्न [[पॉसिबिलिटी मेज़र]] (संभावना की माप), स्वाभाविक रूप से [[प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) मेज़र]] (संभाव्यता की माप) से अलग है इसलिए वे ''प्रत्यक्ष'' रूप से समकक्ष नहीं हैं. हालांकि, [[ब्रुनो डे फिनेटी]] के कार्य से कई [[सांख्यिकीविद्]] सहमत है कि सिर्फ एक ही तरह की गणितीय अनिश्चितता की आवश्यकता है और इस प्रकार फ़ज़ी लॉजिक की कोई आवश्यकता नहीं है. दूसरी ओर, [[बार्ट कोस्को]] का तर्क है कि प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता), फ़ज़ी लॉजिक का एक सबथ्यौरी है क्योंकि प्रोबैबिलिटी, सिर्फ एक ही तरह की अनिश्चितता को हैंडल करती है. वह [[फ़ज़ी सबसेटहुड]] की [[अवधारणा से बायेस]] के प्रमेय की व्युत्पत्ति साबित होने का दावा भी करते हैं. लोत्फी ज़ादेह का तर्क है कि फ़ज़ी लॉजिक स्वभाव से प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) से अलग होता है और यह इसकी जगह नहीं ले सकता है. उन्होंने प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) को [[फ़ज़ी प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता)]] में फ़ज़ीफ़ाइ कर दिया और इसे उसमें सामान्यीकृत भी कर दिया जिसे [[प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) थ्यौरी]] कहा जाता है. अनिश्चितता के अन्य तरीकों में [[डेम्प्स्टर-शेफर थ्यौरी]] (Dempster-Shafer theory) और [[रफ सेट्स]] शामिल हैं.

फ़ज़ी सेट्स ऐंड सिस्टम्स 156 (2005) 341—348.</ref>)

 

===बड़ी-बड़ी समस्याओं को मापने में कठिनाई ===

 

:इस आलोचना का मुख्य कारण यही है कि जो भी समस्याएं हैं,वे सब कंडीशनल पॉसिबिलिटी के साथ ही हैं लेकिन फ़ज़ी सेट थ्यौरी, कंडीशनल प्रोबैबिलिटी (अधिसम्भाव्यता) के समकक्ष है (हैल्पर्न (2003), सेक्शन 3.8 देखें). निष्कर्ष निकालने में यह कठिनाई पैदा करता है. हालांकि प्रोबैबिलिस्टिक प्रणालियों के साथ फ़ज़ी-आधारित सिस्टम्स के तुलनात्मक क्षेत्र में अभी तक अधिक अध्ययन नहीं हो पाया है.

 

== इन्हें भी देखें ==

 

* [[आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस]]

* [[क्लाउड कंप्यूटिंग]]

* [[कॉम्ब्स मेथड]]

* [[कॉम्प्लेक्सिटी]]

* [[कॉन्सेप्ट माइनिंग]]

* [[डिफ़ज़ीफिकेशन]]

* [[डायनामिक लॉजिक]]

* [[फ़ज़ी कंट्रोल सिस्टम]]

* [[फ़ज़ी कंट्रोल लैंग्वेज]]

* [[फ़ज़ी इलेक्ट्रॉनिक्स]]

* [[फ़ज़ी मैथमेटिक्स]]

* [[फ़ज़ी सेट]]

* [[फ़ज़ीCLIPS]] एक्सपर्ट सिस्टम

* [[मशीन लर्निंग]]

* [[पर्स्पेक्टिज़्म]]

* [[पैटर्न रिकॉग्निशन]]

* [[रफ सेट]]

* [[वेगनेस]]

</div>

 

==नोट्स==

{{Reflist}}

 

== ग्रंथ सूची ==

* {{cite paper|author=Zemankova-Leech, M.|title=Fuzzy Relational Data Bases|version=Ph. D. Dissertation|publisher=Florida State University|date=1983}}

* {{cite book|last=Zimmermann|first=H.|title=Fuzzy set theory and its applications|publisher=Kluwer Academic Publishers|location=Boston|year=2001|isbn=0-7923-7435-5}}

 

== बाहरी लिंक्स ==

{{portalpar|Logic}}

'''अतिरिक्त लेख'''

*[http://en.citizendium.org/wiki/Formal_fuzzy_logic फ़ॉर्मल फ़ज़ी लॉजिक] - [[सिटिज़नडियम]] में लेख

*[http://www.scholarpedia.org/article/Fuzzy_Logic फ़ज़ी लॉजिक] - [[स्कॉलरपीडिया]] में लेख

*[http://plato.stanford.edu/entries/logic-fuzzy/ फ़ज़ी लॉजिक] - [[स्टैनफोर्ड इनसाइक्लोपीडिया ऑफ फिलोस्फी]] में लेख

*[http://blog.peltarion.com/2006/10/25/fuzzy-math-part-1-the-theory फ़ज़ी मैथ] - फ़ज़ी लॉजिक का शुरुआती स्तर पर परिचय.

 

'''लिंक्स वाले पृष्ठ'''

*[http://www.lcc.uma.es/~ppgg/FSQL/ वेब पेज अबाउट FSQL]: [[FSQL]] के संदर्भ और लिंक्स

 

'''सॉफ्टवेयर और उपकरण'''

*[http://www.havana7.com/dotfuzzy डोटफ़ज़ी (DotFuzzy): ओपेन सोर्स फ़ज़ी लॉजिक लाइब्रेरी (C#)]

*[http://jfuzzylogic.sourceforge.net/ जेफ़ज़ीलॉजिक (JFuzzyLogic): ओपेन सोर्स फ़ज़ी लॉजिक पैकेज + FCL (सोर्सफोर्ज (sourceforge), जावा (java))]

*[http://mbfuzzit.sourceforge.net ओपेन सोर्स सॉफ्टवेयर "mbFuzzIT" (जावा (Java))]

*[http://ffll.sourceforge.net/index.html फ्री फ़ज़ी लॉजिक लाइब्रेरी (C++)]

 

'''ट्यूटोरियल्स'''

*[http://www.jimbrule.com/fuzzytutorial.html फ़ज़ी लॉजिक ट्यूटोरियल]

*MATLAB/सिमुलिंक ट्यूटोरियल के साथ [http://www.calvin.edu/~pribeiro/othrlnks/Fuzzy/home.htm अनॅदर

*[http://www.byond.com/members/DreamMakers?command=view_post&amp;post=37966 फ़ज़ी लॉजिक इन यौर गेम] - गेम प्रोग्रामिंग के उद्देश्य वाला ट्यूटोरियल.

*[http://www.answermath.com/fuzzymath.htm सिंपल टेस्ट टू चेक हाउ वेल यु अंडरस्टैंड इट]

 

'''अनुप्रयोग'''

*[http://econpapers.repec.org/paper/amrwpaper/398.htm अनुसंधान लेख जो वर्णन करता है कि कैसे औद्योगिक दूरदर्शिता का एकीकरण इंटेलिजेंट एजेंटों और फ़ज़ी लॉजिक के साथ पूंजी का बजट निर्धारित करने में किया जा सकता है]

*[http://econpapers.repec.org/paper/pramprapa/4328.htm एक डॉक्टरी लेख जो वर्णन करता है कि कैसे फ़ज़ी लॉजिक को बहुत बड़ी औद्योगिक निवेश की लाभकारिता के विश्लेषण में लागू किया जा सकता है

]

 

'''अनुसंधान केन्द्र'''

*[http://irafm.osu.cz/ इंस्टीट्युट फॉर रिसर्च ऐंड एप्लीकेशंस ऑफ फ़ज़ी मॉडलिंग ]

*[http://www.softcomputing.es/en/home.php यूरोपीय सेंटर फॉर सॉफ्ट कम्प्यूटिंग]

 

{{Logic}}

 

 

[[ar:منطق ضبابي]]