Технология fuzzy logic: Режим стирки Fuzzy Logic в стиральных машинах Electrolux

Что такое Fuzzy Logic в стиральной машине

Современная технология дошла и до техники для быта. Усовершенствованные стиральные машины имеют очень оригинальную функцию «Fuzzy Logic». Эта функция управляет мозгом техники, обеспечивает большую производительность и максимально отстирывает труднодоступные пятна.

Загрузка белья

Как работает программа

Функция «Fuzzy Logic» в стиральной машинке управляет основной системой механизма. Она руководит мозгом устройства, обеспечивает большую производительность и максимальную работоспособность. Fuzzy Logic разработала известная компания Whirlpool, которая в первый раз решила внедрить в современный агрегат искусственный интеллект.

Программа очень быстро стала популярной, что в свою очередь заинтересовало остальных разработчиков. Эта ультрамодная функция может находиться в любой стиральной машинке современного образца.

Как работает программа

Устройство имеет сенсоры и датчики, которые оценивают вес белья, его загрязненность, что позволяет ощутимо повысить производительность. После оценки параметров белья, машина выбирает программу удаления пятен. Считанная специальными датчиками информация отправляется в микропроцессор, который встроен в машине. Задается приемлемый режим воздействия, учитывается его продолжительность и температурные показатели воды, а также расход воды, моющих средств.

Машина, которая сама определяет программу и устанавливает нужные показатели, заметно облегчает домашний труд женщин. Управление машиной полностью контролируется технологией. Теперь нет нужды разбираться в разных параметрах машинки. Этим вопросом займется разработанный агрегат с искусственным интеллектом.

Девочка и стиральная машинка

Мыслить как женщина

Большинство специалистов ведут сравнение новой разработки с женской логикой. Почему? У новой программы имеется дословный перевод «нечеткая логика». Неизвестно, как отреагирует машинка на определенный тип белья. Все зависит от датчиков, сенсоров и системы распознавания информации.

Женщина и мужчина

Допустим сейчас, программа выстирала одежду по одному алгоритму, но это не значит, что завтра, имея контакт с одеждой такого же количества и загрязнения, её действия повторятся. Хорошо известно, что женщины часто меняют свои решения. Вот вам и взаимосвязь.

Женская логика

Агрегат сам решает, что делать со стиркой и, какая программа для этого подойдет. Так же действует и женская логика. Никто не знает, что произойдет завтра или во время очередной стирки.

Плюсы и минусы Fuzzy Logic

У каждой разработанной технологии имеются свои достоинства и недостатки. У Fuzzy Logic имеется масса плюсов:

• сокращается продолжительность стирки за счет правильного определения загрязненности и объема белья;
• снижаются водные затраты, электрические и моющих средств. Устройство само определяет количество ресурсов, не имеет определенной закономерности в данном вопросе;
• полностью автоматизирована стирка. Все что зависит от хозяйки – загрузить белье и выбрать определенную функцию. Выбор прочих параметров делает устройство.

Но программа имеет ряд минусов:

• поломка одной составляющей системы плохо сказывается на работу всего устройства;
• если работа нарушена, понадобиться дорогой ремонт;
• машинки с такими функциями очень дорого стоят;
• не известно точное время, когда закончится стирка.

Минусов не так уж много, они не повлияют на желание купить стиральный агрегат. Человеку, который ценит инновационные технологии, такое новшество придется по душе.

Fuzzy Logic в стиральной машине — что это?

Технология, которая определяет количество вещей в машинке, степень их загрязнения, может контролировать уровень жесткости воды и другие параметры, на основе которых потом решается какой тип стирки необходимо использовать (длительность, количество оборотов, моющего средства, интенсивность).

Простыми словами: технология Fuzzy Logic в стиральной машине автоматически решает как нужно стирать вещи, как долго, сколько нужно воды, с какой интенсивностью, скорость барабана, количество порошка. Умная технология, вам нужно только нажать одну кнопку Пуск, а все остальное стиралка сделает уже самостоятельно. Кажется фантастика.

Весь секрет — высокочувствительные сенсорные датчики, которые расположены по всему барабану, функционируют с использованием инфракрасных лучей, поэтому могут понимать насколько грязные вещи.

Например функция Fuzzy Logic присутствует в некоторых моделях стиралки Electrolux, в итоге если вещей не очень много, не очень грязные, то вместо 40 минут рабочий цикл стиралки может занять всего 8-20. Это удобнее, позволит экономить не только время, но и электричество, вещи могут быть немного грязные, соответственно их не стоит стирать как вещи, с более высоким уровнем загрязнения.

Технология применяет инфракрасный луч, используя который анализируется уровень загрязнения воды. Чем чище вода — тем чище одежда, также присутствует определение жирных пятен, но также через воду — чем быстрее вода насыщается грязью, тем более жирные пятна находятся на вещах. Конечно в прямом смысле технология Fuzzy Logic вряд ли умеет находить загрязнения, она руководствуется по состоянию воды, другими словами, по факту белье может быть чистым, но видимые пятна конечно могут остаться.

Итак, подведем плюсы:

1. Длительность зависит от количества вещей, а также от их загрязнения. Мало вещей, которые нужно просто простирнуть, освежить — постираются быстро.
2. Оптимальный расход воды, электричества.
3. Автоматика — нужно нажать только кнопку Пуск, все остальное стиральная машина сделает автоматически.

РЕКЛАМА

Минусы:

1. Сложная электроника машинки снижает долговечность машинки. Теоретически увеличивается вероятность поломки. Однако присутствует гарантия, возможно в будущем технологию допилят, максимально улучшат и такие машинки станут правда надежным.
2. В процессе стирки, на некоторых моделях — программа может корректироваться. То есть заявленная длительность стирки может быть изменена.
3. Плюс ко всему — такие машинки изначально дороже.

Поэтому стоит задуматься — стоит ли брать такую машинку. Ведь чем проще машинка тем дольше она будет служить. Старые машинки часто работали без проблем десять лет и более. Иногда самые простые доступные стиральные машины оказываются самыми надежными. Конечно я не имею ввиду китайские супер-дешевые малоизвестные бренды.

Надеюсь данная информация оказалась полезной. Удачи.

Нечеткая логика и рисоварки

Рисоварки с нечеткой логикой имеют компьютерные чипы, которые управляют их способностью правильно регулировать время и температуру приготовления. В отличие от обычных рисоварок, которые выполняют задачи целенаправленно, механически, процесс, лежащий в основе рисоварок с нечеткой логикой, требует более подробного объяснения. Теория нечетких множеств , впервые предложенная профессором Калифорнийского университета в Беркли Лотфи Заде в 1965 году, заложила основу для нечеткой логики , которую он также выдвинул в 1973. Теория нечетких множеств имеет дело с математическими множествами или группами элементов, известными как элементы. В большинстве математических множеств элемент либо принадлежит множеству, либо нет. Например, воробей принадлежит к группе птиц, а летучая мышь — нет. Однако в нечеткой логике элементы могут принадлежать множествам в разной степени.

Итак, поскольку у летучей мыши есть крылья, она может принадлежать к группе птиц, но только до определенной степени. Нечеткая логика — это, по сути, способ программирования машин, чтобы они смотрели на мир более человечно, с определенной долей правды. Вместо холодных, жестких параметров и строгих наборов данных нечеткая логика предполагает более практичный подход. Используя числа, он включает неопределенные слова, такие как «немного» или «почти», в свои процессы принятия решений. В результате использование нечеткой логики в рисоварках помогает обеспечить правильное приготовление риса, потому что дает приборам возможность делать выводы, подобные тем, которые может сделать человек, хотя обычно лучше, чем те, которые может сделать голодный, нетерпеливый человек.

«»

Фото предоставлено Consumer Guide Products

Рисоварка на 3 чашки Zojirushi NHS-06 (слева) использует базовую технологию рисоварки; Версия Zojirushi NS-ZCC18 Neuro Fuzzy на 10 чашек готовит с помощью нечеткой логики.

Примером использования нечеткой логики может быть случай, когда в жаркий день рис готовится слишком быстро. В типичном сценарии алгоритм нечеткой логики примет форму оператора if/then, например: «Если рис слишком горячий и продолжает нагреваться довольно быстро, то нагревательный элемент необходимо выключить. »

Реклама

В то время как рисоварки с нечеткой логикой работают на тех же принципах, что и базовые модели, их математическое программирование может предоставить множество настраиваемых вариантов приготовления. Хитрость этих возможностей заключается в способности рисоварки реагировать, делая точные колебания времени приготовления и температуры в зависимости от выбранной программы. Они могут включать в себя различные циклы поддержания тепла и быстрого приготовления для оптимального приготовления таких сортов риса, как рис для суши, рисовая каша, смешанный рис, белый рис, сладкий рис и коричневый рис. Некоторые модели также предлагают настройки текстуры, что позволяет выбрать твердый или мягкий, липкий или влажный рис9.

0009

Но даже со всеми этими функциями рисоварки с нечеткой логикой не являются самыми передовыми рисоварками. Этот приз достается моделям, в которых также используется индукционный нагрев .

​

Процитируйте это!

Пожалуйста, скопируйте/вставьте следующий текст, чтобы правильно цитировать эту статью HowStuffWorks.com:

Джессика Тузман «Как работают рисоварки» 4 апреля 2008 г.
HowStuffWorks.com. 7 июня 2023 г.

Что такое «нечеткая логика»? Существуют ли компьютеры, которые по своей природе нечетки и не применяют обычную двоичную логику?

Ваше замешательство понятно; термин «нечеткая логика» теперь, скорее всего, появляются в рекламных текстах, как и в технических журналах. Количество рабочих написали, чтобы поделиться своим восприятием этой динамичной области исследований.

Чарльз Элкан, доцент кафедры информатики и инженерии Университета г. Калифорния в Сан-Диего предлагает следующее определение:

«Нечеткая логика — это обобщение стандартной логики, в котором концепция может иметь степень истинности где-то между 0,0 и 1,0. Стандарт логика применяется только к полностью истинным понятиям (имеющим степень правда 1.0) или полностью ложные (имеющие степень истинности 0,0). Нечеткая логика должен использоваться для рассуждений о изначально расплывчатых понятиях, таких как «высота». Например, мы могли бы сказать, что «Президент Клинтон высокий», с степень правда 0,9.

«Оказывается, полезные применения нечеткой логики не в искусственного интеллекта высокого уровня, а скорее на более низком уровне машина контроля, особенно в потребительских товарах. Как правило, нечетко контроллеры реализованы в виде программного обеспечения, работающего на стандартных микропроцессорах. А немного были построены микропроцессоры специального назначения, которые выполняют нечеткие операции непосредственно в аппаратном обеспечении, но даже они используют цифровой двоичный код (0 или 1) сигналы в самый низкий аппаратный уровень. Существуют некоторые исследовательские прототипы компьютер чипы, которые используют аналоговые сигналы на самом низком уровне, но эти чипы имитируют работа нейронов, а не нечеткая логика».

Шломо Зильберштейн, помощник профессор кафедры компьютерных наук в университете Массачусетса в Амхерсте, предоставляет дополнительную информацию и более нечеткие анализ Президент США:

«Нечеткая логика — это метод представления и манипулирования неуверенный информация. В более традиционной пропозициональной логике каждый факт или предложение, такое как «завтра будет дождь», должно быть либо правда или ложь. Тем не менее большая часть информации, которую люди используют о мире, включает в себя некоторые степень неопределенности. Как и теория вероятности, нечеткая логика присоединяет числовой значения от 0 до 1 для каждого предложения, чтобы представить неопределенность. Но в то время как теория вероятностей измеряет, насколько вероятно в утверждение должно быть правильным, нечеткая логика измеряет степень который предложение правильное. Например, предложение «Президент Клинтон молодой» может иметь степень корректности 0,8.

«Важное различие между вероятностной информацией и нечеткая логика в том, что нет никакой неопределенности в отношении возраста президента скорее о степени, в которой он соответствует категории «молодой».

Много термины, такие как «высокий», «богатый», «знаменитый» или «темный» действительны только для определенного степень, когда применяется к конкретному человеку или ситуации. Нечеткая логика пытается измерить эту степень и позволить компьютерам манипулировать такими информация.

«Нечеткая логика была сформулирована Лотфи Заде из Калифорнийский университет в Беркли в середине 1960-х гг. более ранняя работа в области теории нечетких множеств. Заде также сформулировал понятие нечеткого элемент управления, который позволяет использовать небольшой набор «интуитивных правил» для того, чтобы контролировать работу электронных устройств. В 1980-е нечеткие контроль стала огромной отраслью в Японии и других странах, где она была интегрированный в бытовую технику, такую ​​как пылесосы, микроволновые печи и видео камеры. Такие приборы могут автоматически адаптироваться к различным условия; например, пылесос будет сильнее всасывать особенно грязный район. Одним из преимуществ нечеткого управления является то, что оно может быть легко реализуется на обычном компьютере.

«Несмотря на коммерческий успех, нечеткая логика остается спорная идея в сообществе искусственного интеллекта. Многие исследователи вопрос последовательность и обоснованность методов, используемых для «рассуждения» нечеткая логика.

Джейкоби Картер из Национальной биологической службы водно-болотные угодья Исследовательский центр в Лафайете, штат Луизиана, разъясняет разницу между нечеткими и традиционная логика; он также предлагает более оптимистичную оценку принадлежащий потенциал нечеткой логики для искусственного интеллекта (ИИ):

«Традиционная логическая теория, иногда называемая «четкой логикой», использует три логики операций — И, ИЛИ и НЕ — и возвращает либо 0, либо 1. Сходным образом, традиционная теория множеств, или «четкая теория множеств», присваивает объекты либо принадлежность или непринадлежность к классу или группе, которая была назначенный строгие математические границы, чтобы, например, 80 градусов по Фаренгейту тепло и 81 градус по Фаренгейту жарко.

В нечеткой логике три операции И, ИЛИ и НЕ возвращают степень членства, которая является числом от 0 до 1,

«Теория нечетких множеств использовалась в коммерческих приложениях экспертные системы и устройства управления поездами и лифтами; это также было в сочетании с нейронные сети для управления производством полупроводников. К включая нечеткой логики и нечетких множеств в производственных системах, существенных улучшения были получены во многих системах ИИ. Этот подход был особенно успешным с неоднозначными наборами данных или когда правила несовершенно известно.»

Гейдар А. Малки, помощник профессор Технологического колледжа Университета г. Хьюстон, обеспечил дальнейшую перспективу возможных применений нечетких логика:

«Люди в промышленности и научных кругах все чаще изучают преимущества нечеткой логики и связанных с ней технологий. Нечеткая логика может быть используется для ситуации, в которых традиционные логические технологии не эффективный, такой как системы и устройства, которые не могут быть точно описаны математический модели, те, которые имеют значительные неопределенности или противоречивый условия, а также лингвистически управляемые устройства или системы. Как Лотфи Заде однажды заявил, что нечеткая логика не заменит традиционная логика (компьютеры) или методологии, а скорее дополнит их в ситуации, когда традиционные подходы не могут решить проблема эффективно.

«В последние годы наблюдается растущий интерес к нечетким логика, как в промышленность и научные круги. Текущие приложения включают моделирование, оценка, оптимизация, принятие решений, контроль, диагностика и информация. В в частности, нечеткая логика лучше всего подходит для систем управления поля. Для Например, нечеткая логика применяется в таких областях, как предсказание поломки ядерных реакторов в Европе, прогноз землетрясений в Китае, и метро контроль в Японии.

«Одним из известных приложений нечеткой логики является антиблокировочная система. система торможения встречается во многих современных автомобилях. Правила контроля, которые описать антиблокировочная тормозная система может состоять из таких параметров, как скорость автомобиля, тормозное давление, температура тормоза, интервал между Приложения тормозов и угол поперечного движения автомобиля к его вперед движение. Диапазон значений этих параметров составляет все непрерывный, открытый для интерпретация инженером-конструктором. Одно такое правило в антиблокировочная система торможения система может быть:

ЕСЛИ температура тормозов «теплая» И скорость «не очень быстро, а затем тормоз давление «слегка снижено».

«Температура может иметь ряд состояний, таких как холод, прохладно, тепло и горячий; диапазон этих лингвистических терминов может быть точно определяется определение функций принадлежности экспертом.

«Есть много потребительских товаров, в которых используется нечеткая логика. операция. Существует также множество микросхем (процессоров) с нечеткой логикой, которые построен, чтобы делать специальные задачи без использования обычных компьютеров. Перспективы для нечетких поэтому логика очень многообещающа».0009

Не все могут игнорировать юмористический потенциал концепта. такие как нечеткие логика. Джим Дидерих, профессор математики в Университет Калифорния в Дэвисе работает над приложениями нечетких логика в биологические системы. Недавно он опробовал методы нечеткой логики. на одной специализированный набор биологических систем — его учеников — когда он предложил следующие правила для одного из его курсов

Особенный Темы по математике Математика 180-01

Нечеткие множества, числа и логика

Информация о курсе

1. Промежуточный срок будет дан примерно в середине срока.
2. Финал будет дан примерно в финальное время.
3. Домашнее задание будет даваться регулярно.
4. Промежуточный и финальный экзамены обычно считаются значительная часть разряда.
5. Домашнее задание не будет незначительным при подсчете как часть класса.
6. Отличный финал приведет к отличному оценка.
7. Серьезная работа в двух из трех областей: среднесрочной, итоговой и домашнее задание, по результатам которого вы получите твердую оценку.
8. Хорошая домашняя работа несколько компенсирует плохие экзамены.
9. Ваша оценка будет нечеткой лингвистической бюрократической терминологическое значение.