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/ NetNews Usenet Archive 1993 #3 / NN_1993_3.iso / spool / comp / ai / fuzzy / 150 < prev    next >
Encoding:
Text File  |  1993-01-23  |  2.4 KB  |  47 lines
  1. Newsgroups: comp.ai.fuzzy
  2. Path: sparky!uunet!zaphod.mps.ohio-state.edu!saimiri.primate.wisc.edu!ames!kronos.arc.nasa.gov!butch!netcomsv!netcom.com!gperkins
  3. From: gperkins@netcom.com (Glen C. Perkins)
  4. Subject: Re: WHEN and WHY should I use FUZZY logic?
  5. Message-ID: <1993Jan22.175728.5074@netcom.com>
  6. Organization: Netcom - Online Communication Services  (408 241-9760 guest) 
  7. References: <C15uAt.8nH@cpqhou.se.hou.compaq.com> <johnr.727592984@pongo.kowari.cpsg.com.au> <1993Jan21.174051.7469@netcom.com> <1jn5vmINNf44@shelley.u.washington.edu>
  8. Date: Fri, 22 Jan 1993 17:57:28 GMT
  9. Lines: 36
  10.  
  11. chuckb@stein.u.washington.edu (Charles Bass) writes:
  12.  
  13. >gperkins@netcom.com (Glen C. Perkins) writes:
  14.  
  15. >>It's not always as easy as I make it sound, OBVIOUSLY, but
  16. >>tweaking these rules is almost always easier than deriving
  17. >>simultaneous differential equations in multiple variables
  18. >>from first principles!! And a control system based on these
  19.  
  20. >If you don't know how to derive DE's from first principles this
  21. >is probably true. However, it is not *that* difficult, espcially
  22. >with symbolic math tools that have gained popularity over the
  23. >last few years.
  24.  
  25. Easy for you... ;-)  I asked the very same Bart Kosko that Erik
  26. was grumbling about a question approximately the same as yours:
  27. "why use fuzzy logic when we have [x and y and z methods]?" and
  28. his answer was (roughly): "because there are more problems
  29. than experts." If solving the problem of creating a controller
  30. that safely backs a car into a parking space can be done by a
  31. competent driver instead of requiring a specialist in non-linear
  32. control systems (or fill in your own example of a competent
  33. user versus an "expert") we'll get more problems solved. And
  34. there are quite a few problems where the first principles are
  35. so obscure (maybe even unknown) that having the ability to
  36. quickly build a model that reproduces observed behavior "well
  37. enough" comes in very handy. It doesn't follow, though, that
  38. fuzzy systems are always the best tools for a particular job.
  39. -- 
  40. +-----------------------+---------------------------------------------------+
  41. |--- Glen C. Perkins ---|                                                   |
  42. | <gperkins@netcom.com> |             "Don't forget, your mind              |
  43. | Native Guide Software |              only *simulates* logic."             |
  44. | Palo Alto, California |                                                   |
  45. +-----------------------+---------------------------------------------------+
  46.  
  47.