home *** CD-ROM | disk | FTP | other *** search
/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / fuzzy / 139 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-22  |  3.1 KB  |  71 lines

  1. Newsgroups: comp.ai.fuzzy
  2. Path: sparky!uunet!math.fu-berlin.de!informatik.tu-muenchen.de!lan!hafner
  3. From: hafner@informatik.tu-muenchen.de (Walter 'madhouse' Hafner)
  4. Subject: Re: What does "AND" mean?
  5. In-Reply-To: gperkins@netcom.com's message of Thu, 21 Jan 1993 22:54:23 GMT
  6. References: <1993Jan21.225423.25301@netcom.com>
  7. Sender: news@Informatik.TU-Muenchen.DE (USENET Newssystem)
  8. Organization: Inst. fuer Informatik, TU Muenchen, Germany
  9. Date: Fri, 22 Jan 1993 14:57:14 GMT
  10. Message-ID: <HAFNER.93Jan22095714@hphalle6.informatik.tu-muenchen.de>
  11. Lines: 58
  12.  
  13. Disclaimer: Sorry for my english - But i think not all of you speak german :-) 
  14.  
  15. In article <1993Jan21.225423.25301@netcom.com> gperkins@netcom.com (Glen C. Perkins) writes:
  16.  
  17.    Ultimately, it appears that the only way to model this deceptively 
  18.    simple and I think typical psychological rule: "the prettier and the 
  19.    nicer, the more interesting" would be for me to sit down and build a 
  20.    truth table. I'd probably need to make one axis PRETTY and one axis 
  21.    NICE in, say, increments of 0.1, and then ask myself how I'd feel 
  22.    about each combination. Then I'd try to figure out what the function, 
  23.    INTEREST(PRETTY, NICE) really was.
  24.  
  25.    This sort of seems like I'm missing the benefits of fuzzy logic's 
  26.    "ease of development." If I have to design a fancy algorithm for the 
  27.    AND in my one rule, why not just throw away the rule and just use 
  28.    the algorithm? I know fuzzy logic isn't the answer to every question, 
  29.    but it does seem as though it ought to be ideal for encoding 
  30.    something like my little rule.
  31.  
  32.    Am I missing something? (My marbles, perhaps?) I'd be interested in 
  33.    hearing a bit of a discussion if anyone is interested, so don't e-mail 
  34.    me personally (unless you want to introduce me to a (1.0, 1.0). I 
  35.    suppose that would be the '90s equivalent of a "10"!)
  36.  
  37. Well. There are the so called 'compensatoric operators' for these kind of
  38. problems. The best known is the 'Lambda-Operator':
  39.  
  40. mC(x) := (mA(x) * mB(x)) ^ (1 - l) * (1 - (1 - mA(x)) * (1 - mB(x))) ^ l
  41.  
  42. By choosing a value for 'l' (Lambda), you can get any operator from 'and'
  43. (l = 0) to 'or' (l = 1). Likewise you can do:
  44.  
  45. mC(x) := min(mA(x), mB(x)) ^ (1 - l) * max(mA(x), mB(x)) ^ l
  46.  
  47. A short table (min, max formula):
  48.  
  49.     PRETTY    NICE    'and' (min)    'or' (max)    l = 0.2        l = 0.7
  50.  
  51. 1)    0.0    0.5    0.0        0.5        0.0        0.0
  52. 2)    0.3    0.5    0.3        0.5        0.33        0.43
  53. 3)    0.3    0.8    0.3        0.8        0.37        0.60
  54. 4)    0.3    1.0    0.3        1.0        0.38        0.70
  55.  
  56. There a problem, Glen did not mention can be seen: In case 2 and 3 the 'and'
  57. value both is 0.3, but in real life ( :-) ) certainly girl 3 would be chosen
  58. ... compensatoric operators are capable to handle this.
  59.  
  60. The main disadvantage is the complexity of these operators.
  61.  
  62. Sorry, if i'm a bit short, but currently I don't have much time. For better
  63. understanding look in the 'Zimmermann'-book.
  64.  
  65. -Walter
  66. --
  67. Walter Hafner,  Fichtenweg 10,  8901 Dinkelscherben,  Germany,  Tel: 08292/1436
  68. hafner@informatik.tu-muenchen.de  (preferred address)           1|  /\ /\ /\
  69. hafner@forwiss.tu-muenchen.de     (AI or Fuzzy related topics)   | /  X  X  \
  70. hafner@dartpub.abg.sub.org        (private modem line)          0|/__/_\/_\__\_
  71.