home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / fuzzy / 138 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-22  |  2.8 KB  |  76 lines
  1. Newsgroups: comp.ai.fuzzy
  2. Path: sparky!uunet!usc!sdd.hp.com!sgiblab!sgigate!sgi!wdl1!wdl1!pbm
  3. From: pbm@mdis2.wdl.loral.com (Paul Melville)
  4. Subject: Re: What does "AND" mean?
  5. In-Reply-To: gperkins@netcom.com's message of 21 Jan 93 22:54:23 GMT
  6. Message-ID: <PBM.93Jan21220053@mdis2.wdl.loral.com>
  7. Sender: news@wdl.loral.com
  8. Organization: /users/pbm/.organization
  9. References: <1993Jan21.225423.25301@netcom.com>
  10. Date: Fri, 22 Jan 1993 06:00:53 GMT
  11. Lines: 63
  12.  
  13. In article <1993Jan21.225423.25301@netcom.com> gperkins@netcom.com (Glen C. Perkins) writes:
  14.  
  15. >   Suppose I'm looking for a wife "scientifically" (yeah, right) and I 
  16. >   decide that my rule for evaluating candidates is "the prettier and the 
  17. >   nicer, the more interested I am." Assume 0.0 PRETTY is elephant 
  18. >   (wo)man, .5 is average, 1.0 is to die for, and 0.0 NICE is intolerable, 
  19. >   .5 is average, 1.0 is an angel. If I decide to use MIN to represent AND 
  20. >   (the most common definition of AND in fuzzy systems), I get:
  21.  
  22.    [etc.]
  23.  
  24. A thought: You seem to imply that your membership rules for both PRETTY
  25. and NICE are linear. i.e. if Miss X is "twice" as pretty as Miss Y,
  26. then,
  27.  
  28.     mPRETTY(X) == 2 * mPRETTY(Y)
  29.  
  30. what about first choosing a more realistic membership function, one
  31. that reflects how you feel about the relative importance of that LEVEL
  32. of PRETTY-ness or NICE-ness.  Like this:
  33.  
  34. mNICE(x)^
  35.      1.0|                                  *****
  36.         |                          ********
  37.         |                    ******
  38.         |                ****
  39.         |             ***
  40.      0.5|           **
  41.         |          *
  42.         |         *
  43.         |        *
  44.         |       *
  45.      0.0+--------------------------------------->  x
  46.         0   1   2   3   4   5   6   7   8   9  10
  47.         ^                   ^                   ^
  48.         |                   |                   |
  49.     downright         ave.                angel
  50.     nasty
  51.  
  52. where "x" represents your linear rating of the marital candidate.
  53. I still think that you are right about wanting soe kind of anD beside
  54. MIN, but if you calculate membership in the two sets with some kind of
  55. (easily defined) curve similar to above, then a simple average ight be
  56. OK, or RMS or whatever.
  57.  
  58. In other words, rather than ANDing PRETTY and NICE, try ANDing
  59. PRETTY_ENOUGH_TO_BE_MY_WIFE and NICE_ENOUGH_TO_BE_MY_WIFE.
  60.  
  61. I think that this "enough" post-fix qualifies as an HEDGE function.
  62.  
  63.     mPRETTY_ENOUGH(x) = (mPRETTY(x)) ^ (1/2)
  64.  
  65. the above example is simplistic, but demonstrates the idea.  I
  66. understand that HEDGES can be used in situations like this, where the
  67. logic needs to track closely with natural language....
  68.  
  69. any return thoughts?
  70. mTIRED(Paul) = .95
  71. --
  72. +   +   +   +   +   +   +   +   +   +   +   +   +   +   +
  73. Paul Melville
  74. pbm@wdl1.wdl.loral.com
  75. -   -   -   -   -   -   -   -   -   -   -   -   -   -   -
  76.