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sondern auch auf die Wissensdarstellung selbst. Anstatt willkürlich zwischen Variablen
und Zuständen zu unterscheiden, wie es die boolesche Logik erfordert, erlaubt es die Fuz-
zy-Logik, Wissen in einem Regelformat auszudrücken, das natürlich-sprachlichen Aus-
drucksformen sehr nahe kommt. Wenn zum Beispiel eine Reihe von Fuzzy-Regeln für die
Steuerung der Geschwindigkeit des Motors eines Ventilators aufgestellt werden, so ließe
sich sagen:
if
Temperatur hoch
and
Luftfeuchtigkeit hoch
Der Unterschied zwischen dieser Fuzzy-Regel und den Regeln der booleschen Logik, die
bei den Beispielen für die Vorwärts- und Rückwärtsverkettung zur Anwendung kamen,
besteht darin, dass die Ausdrücke „Temperatur hoch“ und „Luftfeuchtigkeit hoch“ nicht
absolut wahr oder falsch sind (Heinemann
1992
). Ausdrücke in Fuzzy-Regeln sind Funk-
tionen mit reellen Werten, die man Zugehörigkeitsfunktionen nennt. Sie verbinden den
Fuzzy-Begriff „hoch“ mit dem Wertebereich der Fuzzy-Variable Temperatur und erstellen
einen Wahrheitswert zwischen 0,0 und 1,0 (einen kontinuierlichen Ausgabewert). Fuzzy-
Variablen werden auch linguistische Variablen genannt, weil sie Begriffen entsprechen,
die in der Alltagssprache verwendet werden.
LangsamRegel:
IF
temp ist kalt
AND
feuchtigkeit ist angenehm
THEN
motor ist langsam.
MittelRegel:
IF
temp ist mittel
AND
feuchtigkeit ist behaglich
THEN
motor ist mittel.
SchnellRegel:
IF
temp ist heiss
AND
feuchtigkeit ist unangenehm
THEN
motor ist schnell.
SehrSchnellRegel:
IF
temp ist sehr heiss
AND
feuchtigkeit ist sehr unangenehm
Eine Schlussfolgerung in Fuzzy-Produktionsregelsystemen ist ein vorwärtsverkettender
Vorgang. Die anfänglichen numerischen Datenwerte werden fuzzifiziert, das heißt, sie
werden durch die Verwendung der Zugehörigkeitsfunktionen in unscharfe Werte umge-
wandelt. Anstatt die Vergleichs- und Konfliktauflösungsphasen auszuführen, in denen
eine Regel zum Feuern auswählt wurde, werden in Fuzzy-Systemen alle Regeln einge-
schätzt, weil jede Fuzzy-Regel zu einem bestimmten Grad (zwischen 0,0 und 1,0) wahr
sein kann. Die Wahrheitswerte der Prämissen werden mit Operatoren der Fuzzy-Logik auf
