(Fuzzification and Defuzzification)

Fuzzification

Scales and maps input variables to fuzzy sets

Inference MechanismApproximate reasoning Deduces the control action

Defuzzification

Convert fuzzy output values to control signals

Transformation from crisp input to fuzzy input.

1 0.6

input

Misalkan, kita menggunakan fungsi keanggotaan trapesium untuk kelembaban tanah. Crisp input = 12%

Contoh Fuzzifikasi 1

Berada pada nilai linguistik Dry dan Moist Derajat keanggotaan untuk Dry dihitung menggunakan rumus:-(x-d)/(d-c), c < x d; di mana c=10, dan d=20, sehingga derajat keanggotaan Dry = 4/5.

Derajat keanggotaan untuk Moist dihitung dengan menggunakan rumus:(x-a)/(b-a), a < x < b; di mana a=10, dan b=20, sehingga derajat keanggotaan Moist = 1/5.

Misalkan, kita menggunakan fungsi keanggotaan trapesium untuk suhu. Crisp input = 37o

Berada pada nilai linguistik Warm dan Hot.

Derajat keanggotaan untuk Warm dihitung menggunakan rumus:-(x-d)/(d-c), c< x d , di mana c = 36, dan d= 39, sehingga derajat keanggotaan Warm = 2/3

Derajat keanggotaan untuk Hot dihitung menggunakan rumus:(x-a)/(b-a), a < x < b, di mana a = 36, dan b = 39,

sehingga derajat keanggotaan untuk Hot = 1/3.

Misal ada 2 input: input1 dan input2, masing-masing 3 fungsi keanggotaan: kecil, sedang dan besarkecil = 1/1 + 0.7/2 + 0.3/3 + 0/4 + 0/5 + 0/6 + 0/7 sedang = 0/1 + 0.3/2 + 0.7/3 + 1/4 + 0.7/5 + 0.3/6 + 0/7 Besar = 0/1 + 0/2 + 0/3 + 0/4 + 0.3/5 + 0.7/6 + 1/7

Transformation from fuzzy output to crisp ouput Defuzzification is a process to get a non-fuzzy value that best represents the possibility distribution of an inferred fuzzy control action There is no systematic procedure for choosing a good defuzzification strategy Selection of defuzzification procedure depends on the properties of the application

Centroid Bisector MOM (Mean Of Maximum) SOM LOM Weighted Average

Nilai crisp dihitung menggunakan rumus:

di mana y* suatu nilai crisp.

Fungsi integration dapat diganti dengan fungsi summation jika y bernilai diskrit, sehingga:

di mana y* adalah nilai crisp dan R(y) adalah derajat keanggotaan dari y.

Plausibility

Computational Simplicity

Continuity

CentroidBisector MOM SOM LOM Weighted Average

YesYes Yes Yes Yes

NoYes Yes Yes Yes

YesNo No No Yes