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फजी लॉजिक
"fuzzy logic" शब्द को हंगेरियन गणितज्ञ और इंजीनियर लोटफी ज़ादेह ने 1960 के दशक में गढ़ा था। ज़ादेह ने इस अवधारणा की शुरुआत मानव-जैसे तर्क को मॉडल करने के तरीके पर काम करते हुए की थी, जो अक्सर अस्पष्ट और अनिश्चित होता है। पारंपरिक तर्क में, कथन या तो सत्य या असत्य होते हैं, बीच में कोई मान नहीं होता। हालाँकि, वास्तविक दुनिया की स्थितियों में, यह काला-सफेद भेद बहुत कठोर हो सकता है। उदाहरण के लिए, "तापमान गर्म है" जैसा कथन ज़रूरी नहीं कि सत्य या असत्य हो, बल्कि यह डिग्री का मामला है - यह 70 डिग्री से ज़्यादा गर्म हो सकता है, लेकिन 90 डिग्री जितना गर्म नहीं हो सकता। इन ग्रे क्षेत्रों को ध्यान में रखते हुए, ज़ादेह ने फ़ज़ी लॉजिक के रूप में जानी जाने वाली एक गणितीय प्रणाली विकसित की, जो इनपुट और आउटपुट में अस्पष्टता और अनिश्चितता की अनुमति देती है। फ़ज़ी लॉजिक इनपुट को 0 (पूरी तरह से गलत) और 1 (पूरी तरह से सही) के बीच के मानों पर मैप करने के लिए सदस्यता फ़ंक्शन के रूप में जाने जाने वाले गणितीय फ़ंक्शन का उपयोग करता है, जिससे निर्णय लेने के लिए अधिक सूक्ष्म और यथार्थवादी दृष्टिकोण की अनुमति मिलती है। आज, फ़ज़ी लॉजिक के अनेक व्यावहारिक अनुप्रयोग हैं, जिनमें औद्योगिक प्रक्रियाओं और ऑटोमोटिव इंजीनियरिंग में नियंत्रण प्रणालियों से लेकर वाशिंग मशीन और रेफ्रिजरेटर जैसे उपभोक्ता उत्पादों तक शामिल हैं।
इस चौराहे पर ट्रैफिक लाइट प्रणाली ट्रैफिक की मात्रा और भीड़ जैसे कारकों के आधार पर हरी, पीली और लाल बत्तियों के इष्टतम समय का निर्धारण करने के लिए फजी लॉजिक का उपयोग करती है।
कुछ वाशिंग मशीनों में फजी लॉजिक का उपयोग लोड पर गंदगी की मात्रा का अनुमान लगाने तथा इष्टतम सफाई के लिए पानी के स्तर और स्पिन गति को तदनुसार समायोजित करने के लिए किया जाता है।
आधुनिक कारों में वातानुकूलन प्रणाली वर्तमान तापमान, वांछित तापमान और यात्री की प्राथमिकताओं जैसे कारकों के आधार पर शीतलन और ताप दक्षता को अनुकूलित करने के लिए फजी लॉजिक का उपयोग करती है।
औद्योगिक रोबोटों के डिजाइन में फ़ज़ी लॉजिक एक आवश्यक घटक है, जो उन्हें संवेदी इनपुट और लक्ष्य-उन्मुख मानदंडों के आधार पर जटिल, वास्तविक समय निर्णय लेने में सक्षम बनाता है।
चिकित्सा इमेजिंग में, फजी लॉजिक का उपयोग छवि डेटा में अंतर्निहित अनिश्चितता और अस्पष्टता को ध्यान में रखकर स्वस्थ और रोगग्रस्त ऊतकों के बीच अंतर करने के लिए किया जाता है।
कुछ मोटर वाहन इंजन ईंधन इंजेक्शन और प्रज्वलन के इष्टतम समय को निर्धारित करने के लिए फजी लॉजिक का उपयोग करते हैं, जिससे ईंधन दक्षता में सुधार होता है और उत्सर्जन में कमी आती है।
फ़ज़ी लॉजिक का उपयोग स्मार्ट होम प्रणालियों में संवेदी इनपुट और अधिभोग डेटा के आधार पर प्रकाश, हीटिंग और अन्य उपकरणों को नियंत्रित करने के लिए व्यापक रूप से किया जाता है।
वित्तीय उद्योग में, फ़ज़ी लॉजिक का प्रयोग जोखिम प्रबंधन और पोर्टफोलियो अनुकूलन जैसे जटिल निर्णय-निर्माण परिदृश्यों में किया जाता है, जहां परिणाम अनिश्चित या अपूर्ण होते हैं।
फ़ज़ी लॉजिक कुछ स्वायत्त वाहनों का एक अभिन्न अंग है, जो नेविगेशन, मार्ग चयन और बाधा से बचने से संबंधित निर्णय लेने की प्रक्रियाओं में सहायता करता है।
बिजली की खपत और वितरण के प्रबंधन के लिए प्रयुक्त स्मार्ट ग्रिड प्रौद्योगिकी में मांग और आपूर्ति में संतुलन बनाए रखने, ऊर्जा की बर्बादी को कम करने और लागत को न्यूनतम करने के लिए फजी लॉजिक एल्गोरिदम का प्रयोग किया जाता है।
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