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/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / fuzzy / 143 < prev    next >
Encoding:
Internet Message Format  |  1993-01-22  |  3.2 KB
  1. Path: sparky!uunet!cs.utexas.edu!tamsun.tamu.edu!azariah.tamu.edu!emily
  2. From: emily@azariah.tamu.edu (Emily Glass)
  3. Newsgroups: comp.ai.fuzzy
  4. Subject: Re: What does "AND" mean?
  5. Date: 22 Jan 1993 15:26:50 GMT
  6. Organization: Texas A&M University, Dept. of Electrical Engineering
  7. Lines: 82
  8. Message-ID: <1jp3nqINNouk@tamsun.tamu.edu>
  9. References: <1993Jan21.225423.25301@netcom.com>
  10. NNTP-Posting-Host: azariah.tamu.edu
  11.  
  12. In article <1993Jan21.225423.25301@netcom.com> gperkins@netcom.com (Glen C. Perkins) writes:
  13.  
  14. >(wo)man, .5 is average, 1.0 is to die for, and 0.0 NICE is intolerable, 
  15.   ^^^
  16.  
  17.     I'm really *glad* to see someone finally took the "sexism" out of
  18.   this example :).  (There are a few of us women who read this 
  19.   net too :) ) 
  20.  
  21. >.5 is average, 1.0 is an angel. If I decide to use MIN to represent AND 
  22. >(the most common definition of AND in fuzzy systems), I get:
  23. >
  24. >.7 PRETTY AND .5 NICE = .5 INTERESTED
  25. >
  26. >Okay, fine, but this means that she could get prettier approaching 
  27. >1.0 ("to die for") without my interest increasing at all. In other 
  28. >words, if she were .5 NICE, I WOULDN'T EVEN CARE whether she was 
  29. >average (.5) or gorgeous (1.0), it would be just the same to me. 
  30. >Needless to say, that's not what I observe! At least in this case, 
  31. >when I say "AND" I don't seem to mean MIN.
  32.  
  33. ... stuff deleted ...
  34.  
  35. >Ultimately, it appears that the only way to model this deceptively 
  36. >simple and I think typical psychological rule: "the prettier and the 
  37. >nicer, the more interesting" would be for me to sit down and build a 
  38. >truth table. I'd probably need to make one axis PRETTY and one axis 
  39. >NICE in, say, increments of 0.1, and then ask myself how I'd feel 
  40. >about each combination. Then I'd try to figure out what the function, 
  41. >INTEREST(PRETTY, NICE) really was.
  42.  
  43. ...
  44.  
  45. >+-----------------------+---------------------------------------------------+
  46. >|--- Glen C. Perkins ---|                                                   |
  47. >| <gperkins@netcom.com> |             "Don't forget, your mind              |
  48. >| Native Guide Software |              only *simulates* logic."             |
  49. >| Palo Alto, California |                                                   |
  50. >+-----------------------+---------------------------------------------------+
  51. >
  52.  
  53.  
  54. I can't answer your question about with AND to use, but it looks
  55. like you need to have your fuzzy sets broken down into "finer" 
  56. distinctions:
  57.  
  58. looks:
  59.  
  60.   REAL_UGLY  SORT_OF_UGLY  PLAIN  ATTRACTIVE  GORGEOUS
  61.  
  62. personality:
  63.  
  64.   NASTY  INDIFFERENT  NICE  REALLY_SWEET
  65.  
  66. control functions:
  67.  
  68.   NO_INTEREST INDIFFERENT   SLIGHT_INTEREST  SOME_INTEREST LOTS_OF_INTEREST
  69.  
  70. Then you can make rules like:
  71.  
  72.  (If you are a heterosexual woman (or a gay man), substitute "he" for "she")
  73.  
  74.  If she is REAL_UGLY then NO_INTEREST.
  75.  
  76.  If she is NASTY then NO_INTEREST.
  77.  
  78.  If she is INDIFFERENT and GORGEOUS then SLIGHT_INTEREST.
  79.  
  80.  If she is REALLY_SWEET and GORGEOUS then LOTS_OF_INTEREST.
  81.  
  82.  If she is REALLY_SWEET and ATTRACTIVE then LOTS_OF_INTEREST.
  83.  
  84.  If she is REALLY_SWEET and PLAIN then LOTS_OF_INTEREST.
  85.  
  86.  If she is NICE and PLAIN then SOME_INTEREST.
  87.  
  88. ... etc...
  89.  
  90. You may not need this many catagories, but you will proably need more 
  91. than just "PRETTY" and "UGLY" for this example.
  92.  
  93. Emily
  94.