Fuzzy Logik                                                     


Der Sinn dieser Seite ist, auch andere Logiken als unsere zweiwertige, zeitlose Logik zu erklären. zurück
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Wenn man die Double Binds entwerten will, die zu Schizophrenie führen, könnte eine solche Logik helfen.

Die Fuzzy Logik wurde als mathemathisches Modell entwickelt, um unscharfe Zustände zu beschreiben. In der Fuzzy-Logik gibt es statt den beiden Zustände EIN und AUS alle Zwischenwerte. Also z.B den wert 0,154, der bedeutet, das der Zustand EIN zu 15,4% besteht, der Zustand AUS zu 84,6 %. Man kann auch mit weniger Zuständen arbeiten. Z.B. bei einer Heizungsregelung statt mit genauer Raumtemperatur, ein wenig zu warm, zu warm, ein wenig zu kalt, zu kalt, viel zu kalt.

Mit solchen Fuzzy-Regelungen werden z.B. Kräne so gesteuert, daß die Last nicht mehr schwingt, und die Last punktgenau in kürzester Zeit abgesezt werden kann. Auch können Waschmaschinen ihr Waschmittel genau nach Verschmutzungsgrad der Wäsche dosieren. Züge können ruckfrei anfahren und Heizungen damit geregelt werden.

Der Vorteil einer solchen Regelung ist, daß man die genauen Daten des Reglers und seiner Stellglieder nicht zu kennen braucht. Auch muß die mathematische Berechnung nicht erfolgen.

Der Fuzzy-Regler findet den gewünschten Endzustand haargenau. Ein Experiment mit Fuzzy-Reglern ist: Ein Stab muß auf einem Wagen balanciert werden.



Ein Fuzzy-Regler schafft dies auf Anhieb. Bei einem Logischen Regler würde dies erheblichen Aufwand bedeuten.



Für Psychisch Kranke würde dies bedeuten, daß sie mehr Handlungsalternativen erlernen müßten, und ihren Zustand nicht als z.B. total depressiv einstüfen sollten, sondern z.B. nur 85% depressiv oder 75% Inaktiv. Dies wird auch in Verhaltenstherapien gemacht. Es ist hierbei nicht notwendig, die Zukunft oder die Vergangenheit zu kennen, was meist auch nicht möglich ist.

Eine weitere Anwendung der Fuzzy-Logik, ist derren Verbindung mit Neuronalen Computernetzen. Neuronale Netze simulieren die Vorgänge im menschlichen Gehirn und können lernen. Die Verbindung mit Fuzzy-Logik ermöglicht die Erkennung von Mustern und Bildern. Z.B Spracherkennung, Schrifterkennung, Bilderkennung in der Industrie für Robotereinsatz usw. Vor dem ersten Einsatz müssen solche Netze jedoch trainniert werden. Dann können sie ihre Aufgaben erfüllen.


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Literatur:

Thomas Tilli, Fuzzy-Logik: Grundlagen, Anwendungen, Hard- und Software, München, Francis, 3.Aufl. 1993


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Version vom 1.10.2016, Erstellt am 24.02.1998, Johannes Fangmeyer, GNU-FDL
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