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解模糊(Defuzzification)是在給定模糊集及對應從屬函數(membership function)程度時,產生對應經典邏輯下結果的程序。是將模糊集映集到明確集合(crisp set),解模糊常用在模糊控制系統中,此系統中有許多的規則,會將許多的變數轉換為模糊的結果,可以由不同從屬程度的模糊集表示。例如,控制壓力的系統可能其結果是「降壓(15%),維持壓力(34%),升壓(72%)」。解模糊就是將上述的資訊轉換為特定的決策或是實數值。
此條目需要補充更多來源。 (2020年3月13日) |
最簡單(但最不實用)的解模糊方式是取從屬程度最高的結果。以此例來說,升壓的從屬程度有72%,因此可以省略其他的選擇,並且將72%轉換為某物理量。此方法的問題是損失了許多資訊,此例中也有提到有降壓或維持壓力的可能性,但無法反映在結果中。
常見且有用的解模糊方式是重心法(center of gravity)。首先需將各規則的結果以某種方式相加,最常見的模糊集從屬函數圖形會是上尖下平的三角形。若三角形被某水平線切開,只保留下方的圖形,所得的會是梯形。解模糊的第一步是將各從屬函數切掉一部份,保留梯形(若原始從屬函數不是三角形,切掉之後留下的可能是其他形狀)。在此例中,輸出是降壓(15%),因此對應降壓(15%)的從屬函數圖形需切掉15%以上的部份。之後,再將各從屬函數疊加,形成單一的幾何圖形,計算此圖形的幾何中心,稱為模糊中心。模糊中心的x座標即為解模糊的值。
有許多不同的解模糊方式,以下是一些例子[1]:
在建立模糊推論系統時,最大隸屬度值法(maxima method)是很好的備用演算法。分佈法以及面積有連續性的特點,適用於模糊控制器[1]。
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