| 1 | |
| 00:00:21,380 --> 00:00:24,880 | |
| طيب ماشي بسم الله الرحمن الرحيم المحاضرة هذه ان | |
| 2 | |
| 00:00:24,880 --> 00:00:27,420 | |
| شاء الله بنكمل الكلام اللي كنا بالينا في المحاضرة | |
| 3 | |
| 00:00:27,420 --> 00:00:31,280 | |
| الفاتة اللي هو بالتحديد ال fuzzy inference | |
| 4 | |
| 00:00:31,280 --> 00:00:35,200 | |
| باستخدام الممداني method بنكمله اللي هو احنا | |
| 5 | |
| 00:00:35,200 --> 00:00:40,160 | |
| تقريبا وصلنا لنهاية تقريبا و بعدين بنشوف نفس ال | |
| 6 | |
| 00:00:40,160 --> 00:00:43,960 | |
| inferenceبس باستخدام بيشوفوا أيضا يعني fuzzy | |
| 7 | |
| 00:00:43,960 --> 00:00:47,760 | |
| inference بس باستخدام صيجينو الصيجينو method بعد | |
| 8 | |
| 00:00:47,760 --> 00:00:52,400 | |
| كده بنرجع على النقطتين اللي فلطلهم من البداية | |
| 9 | |
| 00:00:52,400 --> 00:00:56,980 | |
| بداية ال chapter اللي هو ما كنا ذكرنا فيه موضوع | |
| 10 | |
| 00:00:56,980 --> 00:01:02,540 | |
| اللي هو ال fuzzy sets المقدمة | |
| 11 | |
| 00:01:02,540 --> 00:01:05,340 | |
| في البداية ال fuzzy sets بنحكي عن اللي هو فيه اللي | |
| 12 | |
| 00:01:05,340 --> 00:01:06,060 | |
| هو operations | |
| 13 | |
| 00:01:09,190 --> 00:01:12,650 | |
| on الفرق التامة الفظيسيوسيوم بعدين فيه اذا بتذكروا | |
| 14 | |
| 00:01:12,650 --> 00:01:20,310 | |
| المفهوم الهجز اذا بتذكروا مصطلح هذا تمام و اعتقد | |
| 15 | |
| 00:01:20,310 --> 00:01:26,770 | |
| في الآخر برضه تمام في ياش بس | |
| 16 | |
| 00:01:26,770 --> 00:01:30,810 | |
| بالتحديد هم هدول النقطتين هرجعلهم من ياش من | |
| 17 | |
| 00:01:30,810 --> 00:01:36,780 | |
| lecture أربعة okay لإن احنا بنكمل lecture خمسةمن | |
| 18 | |
| 00:01:36,780 --> 00:01:41,920 | |
| عند اللى هو نهاية الممدانى fuzzy inference ممدانى | |
| 19 | |
| 00:01:41,920 --> 00:01:45,040 | |
| fuzzy inference ايش كنا وصلنا لوين احنا بالظبط | |
| 20 | |
| 00:01:45,040 --> 00:01:52,360 | |
| خلصناها للنقطة اللى هو حساب او ال defuzzification | |
| 21 | |
| 00:01:52,360 --> 00:01:57,540 | |
| اللى هو حساب ال balance point اللى هي عندها اللى | |
| 22 | |
| 00:01:57,540 --> 00:02:01,820 | |
| هي على أساسها اللى هي في النهاية خلاصة ال | |
| 23 | |
| 00:02:01,820 --> 00:02:04,880 | |
| conclusion تبع ال system | |
| 24 | |
| 00:02:16,010 --> 00:02:21,810 | |
| الخطوات كيف كانت الخطوات الأولى كانت انه احنا بتتم | |
| 25 | |
| 00:02:21,810 --> 00:02:23,690 | |
| ال classification ال classification اللي هو احنا | |
| 26 | |
| 00:02:23,690 --> 00:02:27,310 | |
| بناخد ال input ال crisp input اللي هو Y1 و X1 | |
| 27 | |
| 00:02:27,720 --> 00:02:33,220 | |
| وبنشوف انتمائهم الى different fuzzy sets اللي هم | |
| 28 | |
| 00:02:33,220 --> 00:02:38,820 | |
| بالتحديد ال X1 انتمائها ال E1 | |
| 29 | |
| 00:02:38,820 --> 00:02:45,280 | |
| E2 E3 وY1 انتمائها ال E1 وE2 بعدها بيجي ال rule | |
| 30 | |
| 00:02:45,280 --> 00:02:49,880 | |
| evaluation نشوف من من ال rules الان can fire وإيش | |
| 31 | |
| 00:02:49,880 --> 00:02:53,200 | |
| ال conclusions اللي بتطلع معنا ال conclusions اللي | |
| 32 | |
| 00:02:53,200 --> 00:02:56,120 | |
| بتطلع معنا هذه برضه بنعملها evaluation من ناحية | |
| 33 | |
| 00:02:56,120 --> 00:03:02,340 | |
| إيشال .. ال .. ال .. ال fuzzy value تبع حقوق ال | |
| 34 | |
| 00:03:02,340 --> 00:03:07,680 | |
| conclusion لها fuzzy value مظبوط بناء على ال fuzzy | |
| 35 | |
| 00:03:07,680 --> 00:03:10,260 | |
| values تبعية ال conditions شو هو؟ حتى لو كان صفر | |
| 36 | |
| 00:03:10,260 --> 00:03:14,780 | |
| حتى لو كان صفر بالظبط okay و قولنا كيف نتعامل لما | |
| 37 | |
| 00:03:14,780 --> 00:03:19,040 | |
| نكون ال condition بيربط antecedence متعددة بال or | |
| 38 | |
| 00:03:19,040 --> 00:03:23,590 | |
| أو بال and و ناخد ال minimum و ناخد ال maximumوهذا | |
| 39 | |
| 00:03:23,590 --> 00:03:27,790 | |
| تقريبا ال slide بتلخص التلاتة بتلخص ال inference | |
| 40 | |
| 00:03:27,790 --> 00:03:30,730 | |
| اللى حصل بناء على التلاتة rules ومو الواحد ومو | |
| 41 | |
| 00:03:30,730 --> 00:03:35,710 | |
| الاثنين ومو التلاتة واخدنا ال conclusions التلاتة | |
| 42 | |
| 00:03:35,710 --> 00:03:39,790 | |
| هذه الان بنعملها aggregation للتلاتة هدولة بنعملهم | |
| 43 | |
| 00:03:39,790 --> 00:03:47,170 | |
| aggregation ندمج هذا مع هذا مع الاول استنتاجات | |
| 44 | |
| 00:03:47,170 --> 00:03:49,290 | |
| التلاتة تبع ال rules ندمجهم مع بعض | |
| 45 | |
| 00:03:52,630 --> 00:03:59,530 | |
| الان هرجى الى ال slide اللى راحت بعدها بروح ال | |
| 46 | |
| 00:03:59,530 --> 00:04:04,930 | |
| aggregation اللى حكيت فيه اتوا بعدها بروح عشان | |
| 47 | |
| 00:04:04,930 --> 00:04:09,210 | |
| ناتج ال aggregation دمجنا التلاتة results في | |
| 48 | |
| 00:04:09,210 --> 00:04:12,130 | |
| result واحدة اللى بعدها اخر خطوة اللى هى de | |
| 49 | |
| 00:04:12,130 --> 00:04:16,170 | |
| -fuzzification اللى بنستخدمها فيها ال center of | |
| 50 | |
| 00:04:16,170 --> 00:04:21,090 | |
| gravity technique لاستخلاص crisp value من الفuzzy | |
| 51 | |
| 00:04:21,580 --> 00:04:26,360 | |
| region or regional fuzzy set center of gravity هو | |
| 52 | |
| 00:04:26,360 --> 00:04:33,820 | |
| ان احنا بناخد كافة ال .. بناخد ال group ال .. | |
| 53 | |
| 00:04:33,820 --> 00:04:39,760 | |
| الرزق المدمجة و بنشوف وين اه ال steps طبعا خلي | |
| 54 | |
| 00:04:39,760 --> 00:04:43,360 | |
| بالك احنا هنا عملنا segmentation على اساس من 0 ل | |
| 55 | |
| 00:04:43,360 --> 00:04:46,740 | |
| 10 و 10 ل 20 يعني ال step واحدة عشرة انت ممكن | |
| 56 | |
| 00:04:46,740 --> 00:04:52,010 | |
| تخليها ياش .. تخليها اقل ممكن تخليها خمساتخمسات | |
| 57 | |
| 00:04:52,010 --> 00:04:55,790 | |
| بيعطيك دقة اكتر صح ولا لا؟ المواقع اللي زي هذه | |
| 58 | |
| 00:04:55,790 --> 00:05:03,010 | |
| بيحصل من هنا على اشي ينضم لهذه المجموعة و اشي تاني | |
| 59 | |
| 00:05:03,010 --> 00:05:08,590 | |
| ينضم الى مجموعة اخرى فانت كده بتزغر ال stepping | |
| 60 | |
| 00:05:08,590 --> 00:05:13,600 | |
| كده بتاخد دقة اكتر بس بتزود على حالك calculationفي | |
| 61 | |
| 00:05:13,600 --> 00:05:16,540 | |
| المسائل اللي بتجيك في الامتحان و لا كده بنحاول | |
| 62 | |
| 00:05:16,540 --> 00:05:21,040 | |
| نبسط ال calculation عشان احنا مش بناخبرك فيه بتعرف | |
| 63 | |
| 00:05:21,040 --> 00:05:24,800 | |
| تجمع و تسأل و تطرح ناخبرك انك انت فاهم التقنية ولا | |
| 64 | |
| 00:05:24,800 --> 00:05:31,160 | |
| لا okay ال .. ال .. فلت انا ال slide اللي فلتتها | |
| 65 | |
| 00:05:31,160 --> 00:05:35,960 | |
| اللي هي موضوع ال clipping و ليش و ال scaling ال | |
| 66 | |
| 00:05:35,960 --> 00:05:41,160 | |
| clipping و ال scaling احنا الآن لما نجينا على مثال | |
| 67 | |
| 00:05:41,160 --> 00:05:48,050 | |
| .. نصيبنا مثالعلى C2 وقلنا انه بناء على ال rules | |
| 68 | |
| 00:05:48,050 --> 00:05:50,850 | |
| او بناء على ال rule رقم ما اعتقد كانت واحدة او | |
| 69 | |
| 00:05:50,850 --> 00:05:57,070 | |
| اتنين مش فاكر ال rule هتجرأت ليه ان Z تنتمي على C2 | |
| 70 | |
| 00:05:57,070 --> 00:06:02,790 | |
| بنسبة 0.2 مزموط فروحنا و حطينا الخط هذا هذا احنا | |
| 71 | |
| 00:06:02,790 --> 00:06:10,030 | |
| اكتصصنا من كافة ال fuzzy space كله واخدنا منه 20% | |
| 72 | |
| 00:06:11,720 --> 00:06:16,320 | |
| أسلوب آخر لنفس | |
| 73 | |
| 00:06:16,320 --> 00:06:23,280 | |
| الشيء هو نعمل rescaling هذا اسمه clipping نعمل | |
| 74 | |
| 00:06:23,280 --> 00:06:29,180 | |
| rescaling لأن الشكل نفسه هذا يحدد شكل ال function | |
| 75 | |
| 00:06:29,180 --> 00:06:35,160 | |
| شكل ال fuzzy function نعمل rescaling بنسبة 20% | |
| 76 | |
| 00:06:35,160 --> 00:06:42,120 | |
| كإنه صورة و بدك تصغرها أو صورة بدك تضغطهابسكيل هذا | |
| 77 | |
| 00:06:42,120 --> 00:06:47,000 | |
| اللي هو من 0 ل 1 بيصير تضغطه | |
| 78 | |
| 00:06:47,000 --> 00:06:52,760 | |
| إلى 20% فإيش بيصير عندما ينضغط بيصير شكله زي هذا | |
| 79 | |
| 00:06:52,760 --> 00:06:59,360 | |
| هو عندك الفاضي ال region اللي نتجت عن ال rule ال | |
| 80 | |
| 00:06:59,360 --> 00:07:04,790 | |
| mark بعد كده تدمج هذا الشكل مع الشكلاللي بيطلع | |
| 81 | |
| 00:07:04,790 --> 00:07:08,710 | |
| معاك من ال rules الأخرى وبتدمجوا مع بعض وبترجع | |
| 82 | |
| 00:07:08,710 --> 00:07:12,530 | |
| بتكمل الطريقة اللي هي حساب ال center of gravity | |
| 83 | |
| 00:07:12,530 --> 00:07:17,330 | |
| لكن احنا للتبسيط يعني بالنسبالك انت لو الكلام هذا | |
| 84 | |
| 00:07:17,330 --> 00:07:22,070 | |
| بينعمل computerized انت مش هتفرج معاك انه تعملها | |
| 85 | |
| 00:07:22,070 --> 00:07:26,290 | |
| clipped يعني الرزا ال output تعمله clipping تقص | |
| 86 | |
| 00:07:26,290 --> 00:07:31,350 | |
| لعين ده 20% ولا تعمل scaling down to 20% مش هتفرج | |
| 87 | |
| 00:07:31,350 --> 00:07:35,870 | |
| لأن ال computer هو اللي هيحزبهو اللي هيحسب الشكل | |
| 88 | |
| 00:07:35,870 --> 00:07:40,230 | |
| هذا كيف هيكون بعد ال scaling وهو اللي هيحسب كيف | |
| 89 | |
| 00:07:40,230 --> 00:07:44,010 | |
| هيكون بال clipping صح ولا لأ طبعا هذا هيكون في | |
| 90 | |
| 00:07:44,010 --> 00:07:47,730 | |
| calculation اكتر على ال computer من هذا المهم انه | |
| 91 | |
| 00:07:47,730 --> 00:07:52,850 | |
| احنا في الأمثلة اللي بنتدرب عليها بنبسط القمر | |
| 92 | |
| 00:07:52,850 --> 00:07:57,690 | |
| بناخد اشي زي clipping انما عمليا لما بدك انت تبرمج | |
| 93 | |
| 00:07:57,690 --> 00:08:02,370 | |
| القمر هذا بروح بتصمم function اللي تعملتعمل | |
| 94 | |
| 00:08:02,370 --> 00:08:05,690 | |
| Scaling ويبقى الـ Option متاح لمن؟ للـ User هو | |
| 95 | |
| 00:08:05,690 --> 00:08:10,770 | |
| اللي ينفذ عملية استنتاج الهدا بالـ Clipping أو | |
| 96 | |
| 00:08:10,770 --> 00:08:16,490 | |
| بالـ Scaling طيب، نرجع نكمل الآن فهمنا الـ | |
| 97 | |
| 00:08:16,490 --> 00:08:19,690 | |
| Aggregation المقصود بيه الدمج كل الـ Outputs تبعد | |
| 98 | |
| 00:08:19,690 --> 00:08:22,750 | |
| كل ال Rules مع بعض في Region واحدة ال Region هذه | |
| 99 | |
| 00:08:22,750 --> 00:08:30,110 | |
| الآن من عملها De-Fossification okay خلاص الآننفس | |
| 100 | |
| 00:08:30,110 --> 00:08:35,250 | |
| ال method نفس ال method بس بيختلف عنها اللي هو انه | |
| 101 | |
| 00:08:35,250 --> 00:08:43,890 | |
| في ال subunit of a fuzzy inference ال | |
| 102 | |
| 00:08:43,890 --> 00:08:53,730 | |
| fuzzy values اللي احنا نستخدمه | |
| 103 | |
| 00:08:53,730 --> 00:08:58,760 | |
| بدل من يكون فيه عندي ال fuzzy functionالـ Fuzzy | |
| 104 | |
| 00:08:58,760 --> 00:09:01,120 | |
| Function تبع الـ output بدل ما هي عبارة عن مجموع | |
| 105 | |
| 00:09:01,120 --> 00:09:06,660 | |
| من الـ Fuzzy Sets هي Fuzzy Samples هدول الان K1, | |
| 106 | |
| 00:09:06,900 --> 00:09:12,680 | |
| K2, K3 هي Fuzzy Samples الآن لما احنا بنستنتج ال | |
| 107 | |
| 00:09:12,680 --> 00:09:17,240 | |
| conclusion تبعت ان انا علىقول معين بنستنتج ال | |
| 108 | |
| 00:09:17,240 --> 00:09:24,920 | |
| conclusion ان Z is بنقول ليش الان is C1, is C2, is | |
| 109 | |
| 00:09:24,920 --> 00:09:31,120 | |
| C3 بنقول is K1, K2 أو K3وبرضه بالنسبة كامه K1 و K2 | |
| 110 | |
| 00:09:31,120 --> 00:09:33,460 | |
| و K3 و K4 و K5 و K6 و K7 و K8 و K9 و K10 و K10 و | |
| 111 | |
| 00:09:33,460 --> 00:09:37,500 | |
| K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و | |
| 112 | |
| 00:09:37,500 --> 00:09:44,000 | |
| K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و | |
| 113 | |
| 00:09:44,000 --> 00:09:44,040 | |
| K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و K10 و | |
| 114 | |
| 00:09:44,040 --> 00:09:54,220 | |
| K10 و K10 و K10 | |
| 115 | |
| 00:09:54,220 --> 00:09:58,180 | |
| و K10 | |
| 116 | |
| 00:09:58,180 --> 00:10:04,010 | |
| وكذا او كذا فz is k1 اي كي واحد او اي sample كي | |
| 117 | |
| 00:10:04,010 --> 00:10:11,130 | |
| واحد هذا الرقم الان بدي اخد من كي واحد على ارتفاع | |
| 118 | |
| 00:10:11,130 --> 00:10:16,670 | |
| 0.1 okay و بدي اخد الان اللي انا اقول اتنين اللي | |
| 119 | |
| 00:10:16,670 --> 00:10:23,690 | |
| بتقوللي is k2 ب0.2 بدي اخد الان من k2 على ارتفاع 0 | |
| 120 | |
| 00:10:23,690 --> 00:10:28,970 | |
| .2الرولي بتاعة بتقول لي z is k ثلاثة بنسبة نص | |
| 121 | |
| 00:10:28,970 --> 00:10:33,670 | |
| فبتاخد مين k ثلاثة بنسبة خمس نتر مين بعد هيك بتعمل | |
| 122 | |
| 00:10:33,670 --> 00:10:36,890 | |
| aggregation لمين لل samples في ال sample اللي طلع | |
| 123 | |
| 00:10:36,890 --> 00:10:39,890 | |
| معايا تبع k واحد و ال sample تبع k اتنين و السبب | |
| 124 | |
| 00:10:39,890 --> 00:10:44,560 | |
| تبع k ثلاثةهذه هي ال aggradation نفس الأشياء احنا | |
| 125 | |
| 00:10:44,560 --> 00:10:49,040 | |
| قلنا ال method واحدة بس اللي اختلف انه في الممداني | |
| 126 | |
| 00:10:49,040 --> 00:10:52,920 | |
| ال output معبر عنه ب fuzzy sets او fuzzy function | |
| 127 | |
| 00:10:52,920 --> 00:10:56,900 | |
| وعندما في ال cygino معبر عنه ب fuzzy samples ال | |
| 128 | |
| 00:10:56,900 --> 00:11:00,020 | |
| samples هي ال case واحد و اتنين و اتنين و تلاتة | |
| 129 | |
| 00:11:00,020 --> 00:11:04,620 | |
| فكيف انا مدمج على هذا الأساس انه صار في اندي ال | |
| 130 | |
| 00:11:04,620 --> 00:11:10,850 | |
| fuzzy output عبارة عن تلاتة samplesكل واحد له | |
| 131 | |
| 00:11:10,850 --> 00:11:14,930 | |
| موضوع يعني يعبر عن قيمة معينة كي واحد يعبر عن قيمة | |
| 132 | |
| 00:11:14,930 --> 00:11:21,030 | |
| 0.2 كي اتنين يعبر عن 0.5 و هذا 0.8 موضوع حدي موضوع | |
| 133 | |
| 00:11:21,030 --> 00:11:24,190 | |
| اليك في المثل او انت اصلا يعني يوم انك تعمل فظيه | |
| 134 | |
| 00:11:24,190 --> 00:11:27,950 | |
| solution انت بتحدد ال case هذا بناء على ال expert | |
| 135 | |
| 00:11:27,950 --> 00:11:31,350 | |
| ال human expectation اللي بقولك المهم الآن بعدين | |
| 136 | |
| 00:11:31,350 --> 00:11:34,870 | |
| كيف نعمل defuzz هذا aggregation ولا لأ جمعنا ال | |
| 137 | |
| 00:11:34,870 --> 00:11:38,550 | |
| samples في مجموعة واحدة كيف نعمل defuzzification | |
| 138 | |
| 00:11:39,100 --> 00:11:51,640 | |
| هذه هي الوصولة للإعصار كل سامبل نضربه في Aش لأن | |
| 139 | |
| 00:11:51,640 --> 00:12:04,460 | |
| K1 K2 K3 0.2 0.8 0.5 ممكن يكون التدريج من 0 ل100 | |
| 140 | |
| 00:12:04,460 --> 00:12:13,780 | |
| ليس من 0 ل1هذه هي قيمة الـ Sample قيمته | |
| 141 | |
| 00:12:13,780 --> 00:12:19,960 | |
| هو في حد ذاته مضمون في نسبته نسبته هي من أين أتيت | |
| 142 | |
| 00:12:19,960 --> 00:12:31,720 | |
| من ال rule من الاستنتاج K1 كانت نسبته 0.1 K2 | |
| 143 | |
| 00:12:31,720 --> 00:12:32,520 | |
| كانت نسبته | |
| 144 | |
| 00:12:45,260 --> 00:12:50,560 | |
| صح مش هم هيك كانوا انا ارجع لل slide ال K1 0.1 و | |
| 145 | |
| 00:12:50,560 --> 00:12:56,740 | |
| K2 0.2 و 0.5 ماشي فانت بدك تفهم ان ال sample نفسه | |
| 146 | |
| 00:12:56,740 --> 00:13:03,840 | |
| له قيمة و هدوله النسب هي زي weights او أوزان لل | |
| 147 | |
| 00:13:03,840 --> 00:13:08,320 | |
| sample فعشان اعمل aggregation بضرب كل sample قيمته | |
| 148 | |
| 00:13:08,320 --> 00:13:12,300 | |
| في الوزن تبعه في value تبعه في ال weight تبعه يعني | |
| 149 | |
| 00:13:12,300 --> 00:13:21,260 | |
| بيصير عندي weighted sumW ضرب ال value W1 في value | |
| 150 | |
| 00:13:21,260 --> 00:13:28,960 | |
| 1 زائد W2 في value 2 ماشي الان ال weight هو أبعاد | |
| 151 | |
| 00:13:28,960 --> 00:13:38,780 | |
| الميو اللي هو ال membership صح ميو ميو | |
| 152 | |
| 00:13:38,780 --> 00:13:45,410 | |
| درجة انتماء ال output ل K1ميو كتنين درجة انتماء ال | |
| 153 | |
| 00:13:45,410 --> 00:13:49,210 | |
| output لكتنين ميو كتلتر درجة انتماء ال output | |
| 154 | |
| 00:13:49,210 --> 00:13:54,810 | |
| لكتلتر درجة انتماء ال output لكتلتر درجة انتماء ال | |
| 155 | |
| 00:13:54,810 --> 00:14:00,290 | |
| output لكتلتر درجة انتماء ال output لكتلتر درجة | |
| 156 | |
| 00:14:00,290 --> 00:14:01,650 | |
| انتماء ال output لكتلتر درجة انتماء ال output | |
| 157 | |
| 00:14:01,650 --> 00:14:01,670 | |
| لكتلتر درجة انتماء ال output لكتلتر درجة انتماء ال | |
| 158 | |
| 00:14:01,670 --> 00:14:01,710 | |
| لكتلتر درجة انتماء ال output لكتلتر درجة انتماء ال | |
| 159 | |
| 00:14:01,710 --> 00:14:05,110 | |
| output | |
| 160 | |
| 00:14:05,110 --> 00:14:09,410 | |
| لكتلتر | |
| 161 | |
| 00:14:09,410 --> 00:14:14,500 | |
| درجة انتماء ال output لكتلتالأوزان بيطلع عندى الآن | |
| 162 | |
| 00:14:14,500 --> 00:14:21,160 | |
| هدى | |
| 163 | |
| 00:14:21,160 --> 00:14:25,020 | |
| أبقى عن الأوزان ميو كواحد ممكن نام ميو كتلات | |
| 164 | |
| 00:14:25,020 --> 00:14:29,680 | |
| الأوزان مش ال values ال values هي كل واحد وين واجف | |
| 165 | |
| 00:14:29,680 --> 00:14:33,440 | |
| على ال scale تبع كل sample وين واجف هل بيكونوا | |
| 166 | |
| 00:14:33,440 --> 00:14:37,180 | |
| يعطياني الأوزان؟ أه طبعا لأ الأوزان لأ الأوزان | |
| 167 | |
| 00:14:37,180 --> 00:14:42,110 | |
| هادى اللى نحنا استنتجناهامهي ال ميو هي الأوزان | |
| 168 | |
| 00:14:42,110 --> 00:14:45,650 | |
| اللي طلعت من الروس ال value اه ال value هي اللي | |
| 169 | |
| 00:14:45,650 --> 00:14:53,070 | |
| بتجيب عليك انه بتحط علم هذي همارة عن الانهي ال | |
| 170 | |
| 00:14:53,070 --> 00:14:57,970 | |
| sample function تبع ال output زي ما انه احنا في | |
| 171 | |
| 00:14:57,970 --> 00:15:02,990 | |
| الممداني هيبقى معطى اليك هيبقى معطى اليك ال | |
| 172 | |
| 00:15:02,990 --> 00:15:06,470 | |
| functions كلهم ال functions تبع ال input و ال | |
| 173 | |
| 00:15:06,470 --> 00:15:10,830 | |
| fuzzy functions تبع ال input او ال inputs و | |
| 174 | |
| 00:15:10,830 --> 00:15:13,710 | |
| الفuzzy functions تبع ال output وين هم الفuzzy هنا | |
| 175 | |
| 00:15:13,710 --> 00:15:20,770 | |
| في هذا الشكل وين الفuzzy functions ثانى شوية | |
| 176 | |
| 00:15:26,100 --> 00:15:29,980 | |
| هذه الـ fuzzy function تبعت ال input X وهذه تبعت | |
| 177 | |
| 00:15:29,980 --> 00:15:32,120 | |
| ال input Y هذين هم الـ two fuzzy functions تبعت ال | |
| 178 | |
| 00:15:32,120 --> 00:15:37,020 | |
| input ومعهم ايضا ايضا انا موضع الي ال fuzzy | |
| 179 | |
| 00:15:37,020 --> 00:15:42,300 | |
| function تبعت ال output صح؟ نفس الاشياء هيجيك لو | |
| 180 | |
| 00:15:42,300 --> 00:15:46,620 | |
| انت بتعملها بالسبيل و methodبس اللي هيختلف انه هنا | |
| 181 | |
| 00:15:46,620 --> 00:15:49,360 | |
| بدلا من يعطيك ال function هذي يعطيك ال sample ال | |
| 182 | |
| 00:15:49,360 --> 00:15:53,280 | |
| sample function ال sample function كل K معروف | |
| 183 | |
| 00:15:53,280 --> 00:16:06,120 | |
| الموضوع تبعها واضح؟ فأصبح الأن لاحظ | |
| 184 | |
| 00:16:06,120 --> 00:16:11,700 | |
| أن اللقم هذا قريب منهذا الوقم اللي حسبناه | |
| 185 | |
| 00:16:11,700 --> 00:16:16,500 | |
| بالممداني اللي كان سبعة ستين اربعة و عشرة هنا خمسة | |
| 186 | |
| 00:16:16,500 --> 00:16:25,660 | |
| و ستين لان | |
| 187 | |
| 00:16:25,660 --> 00:16:29,080 | |
| لو احنا بنسأل متى استخدم الممداني و متى استخدم | |
| 188 | |
| 00:16:29,080 --> 00:16:35,240 | |
| السوينو بتالي واضح الإجابة اهم فرق بين ال two | |
| 189 | |
| 00:16:35,240 --> 00:16:40,200 | |
| techniques ايش هو انه يكون معلومة قيمةو هناك برضه | |
| 190 | |
| 00:16:40,200 --> 00:16:44,540 | |
| معلومة ايش | |
| 191 | |
| 00:16:44,540 --> 00:16:52,120 | |
| اختلف هذا ايش بيأثر على ال method يعني هل مثلا | |
| 192 | |
| 00:16:52,120 --> 00:16:57,480 | |
| بيأثر على زمن ال execution time لو انا جاعد معايا | |
| 193 | |
| 00:16:57,480 --> 00:17:04,170 | |
| هنا samples و بحسب ال weighted averageهل بيبقى | |
| 194 | |
| 00:17:04,170 --> 00:17:09,650 | |
| أسرع ولا أبطأ من لو أنا عندي sets و ال sets هجي ع | |
| 195 | |
| 00:17:09,650 --> 00:17:14,650 | |
| شكل regions بدي أوحد ما بينهم و بعدين أطلع هذا | |
| 196 | |
| 00:17:14,650 --> 00:17:19,850 | |
| أسرع صراحة هذا انا عملية انا عملية تلت عمليتين جمع | |
| 197 | |
| 00:17:19,850 --> 00:17:26,370 | |
| كل واحد تحتوي على عملية طلب مظبوطو بعدين تلت عملية | |
| 198 | |
| 00:17:26,370 --> 00:17:35,030 | |
| جامعة تحت و قسمة إنما هناك أنا بدي أخفف بدي أوسع | |
| 199 | |
| 00:17:35,030 --> 00:17:40,230 | |
| الفرق ما بين ال samples برضه على أساس أخفف عن حالي | |
| 200 | |
| 00:17:40,230 --> 00:17:43,750 | |
| يعني إذا بدي دقة أكتر بدي أجلل المسافة و أكتر | |
| 201 | |
| 00:17:43,750 --> 00:17:48,630 | |
| العينات اللي باخدها فأصبح إن الممداني method is | |
| 202 | |
| 00:17:48,630 --> 00:17:51,790 | |
| widely accepted for capturing exponentials and | |
| 203 | |
| 00:17:51,790 --> 00:17:57,690 | |
| allows us to describe themإلا إنه however ماندالين | |
| 204 | |
| 00:17:57,690 --> 00:18:01,650 | |
| type fuzzy influence entails يعني يترتب عليه | |
| 205 | |
| 00:18:01,650 --> 00:18:07,850 | |
| substantial computational burden عاوز أبقى أكتر on | |
| 206 | |
| 00:18:07,850 --> 00:18:10,410 | |
| the other hand السوجينو method تمام | |
| 207 | |
| 00:18:10,410 --> 00:18:14,550 | |
| computationally effective يعني أقل تكلفة | |
| 208 | |
| 00:18:14,550 --> 00:18:18,170 | |
| computationally وبالتالي فهي أفضل في مسائل ال | |
| 209 | |
| 00:18:18,170 --> 00:18:21,470 | |
| optimization و ال adaptive techniques اللي مش | |
| 210 | |
| 00:18:21,470 --> 00:18:25,580 | |
| محتاجةالدقة عالية جدا ما هي محتاجة أياش سرعة لإن | |
| 211 | |
| 00:18:25,580 --> 00:18:28,260 | |
| ال optimization بيحصل في calculations على | |
| 212 | |
| 00:18:28,260 --> 00:18:33,500 | |
| iterations كتيرة أكتر من مرمى بدك انت تطلع نتيجة | |
| 213 | |
| 00:18:33,500 --> 00:18:38,480 | |
| وبعدين تروح تعدل عشان تحسن وتقترب تدريجيا من فهذا | |
| 214 | |
| 00:18:38,480 --> 00:18:41,980 | |
| بده computations عالية فبالتالي answer بقيله اللي | |
| 215 | |
| 00:18:41,980 --> 00:18:48,560 | |
| هو ال method اللي فيها computation again احنا | |
| 216 | |
| 00:18:48,560 --> 00:18:56,770 | |
| الآنالسلايد هذه تجميل ال process ككل ال process ل | |
| 217 | |
| 00:18:56,770 --> 00:19:01,970 | |
| developing fuzzy express system انه احنا معانين | |
| 218 | |
| 00:19:01,970 --> 00:19:08,750 | |
| باولا اللي هو انت لو بدك تبدي fuzzy express system | |
| 219 | |
| 00:19:08,750 --> 00:19:13,570 | |
| لproblem لسه ما يعني ما نعملهاش system انت بدك | |
| 220 | |
| 00:19:13,570 --> 00:19:17,750 | |
| عندك قضية في الحياة العملية و بدك تعمللها express | |
| 221 | |
| 00:19:17,750 --> 00:19:23,480 | |
| system فانتمطلوب منك ان هو تحدد ال linguistic | |
| 222 | |
| 00:19:23,480 --> 00:19:27,520 | |
| variables شوية المتغيرات اللى بده تاخد fuzzy | |
| 223 | |
| 00:19:27,520 --> 00:19:32,600 | |
| values هذا ابتدائها قدام ال rules بتيجي يعني ال | |
| 224 | |
| 00:19:32,600 --> 00:19:37,440 | |
| rules اللى بده تمسك المتغيرات هذا ويقول إذا | |
| 225 | |
| 00:19:37,440 --> 00:19:43,070 | |
| المتغير كذا كذا then المتغير هذا بيكون كذاهذا | |
| 226 | |
| 00:19:43,070 --> 00:19:45,690 | |
| لاحقا في الأول بدك تاخد اللي هو العناصر الأساسية | |
| 227 | |
| 00:19:45,690 --> 00:19:49,870 | |
| اللي على أساسها بترتب ال decision كيف ال human | |
| 228 | |
| 00:19:49,870 --> 00:19:56,390 | |
| expert بيفكر بفكر بناء على متغيرات أساسية | |
| 229 | |
| 00:19:56,390 --> 00:20:00,170 | |
| المتغيرات الأساسية هي اللي بدك تحصرها وتحصر أيش | |
| 230 | |
| 00:20:00,170 --> 00:20:06,510 | |
| القيم المحتملة تبعتها فهذا أولا you need to define | |
| 231 | |
| 00:20:06,510 --> 00:20:09,950 | |
| the linguistic premise طبعا مرة أخرى انا بقولك في | |
| 232 | |
| 00:20:09,950 --> 00:20:15,410 | |
| امتحان هيجيلك الproblem well defined بس انت you | |
| 233 | |
| 00:20:15,410 --> 00:20:20,170 | |
| have to run ال method وتورين ال calculations بس لو | |
| 234 | |
| 00:20:20,170 --> 00:20:24,450 | |
| انت بدك تبني system من scratch يعني من الصفر ماذا | |
| 235 | |
| 00:20:24,450 --> 00:20:27,570 | |
| لك انت you will have to as a knowledge engineer | |
| 236 | |
| 00:20:27,570 --> 00:20:32,350 | |
| بدك ت define ال linguistic variables بدك لكل | |
| 237 | |
| 00:20:32,350 --> 00:20:34,850 | |
| linguistic variable تحدد ايش ال sets تبعته يعني | |
| 238 | |
| 00:20:34,850 --> 00:20:44,270 | |
| مثلا Y ولا X هل هم twoهل بالضرورة تلاتة six ولا | |
| 239 | |
| 00:20:44,270 --> 00:20:48,250 | |
| أكتر ولا أجانب يعني ممكن يبقى تلاتة ممكن يبقى | |
| 240 | |
| 00:20:48,250 --> 00:20:50,830 | |
| اتنين انت بدأت تحددها برضه بناء على ال human | |
| 241 | |
| 00:20:50,830 --> 00:20:53,910 | |
| expert اللي بيقولك ان هذا المتغير عادة بيكون يا | |
| 242 | |
| 00:20:53,910 --> 00:21:00,070 | |
| اما طول يا اما short بس او طول medium short بعد | |
| 243 | |
| 00:21:00,070 --> 00:21:04,110 | |
| هيك ال rules برضه هذا يعني لغاية الآن هنا كل هذا | |
| 244 | |
| 00:21:04,490 --> 00:21:09,650 | |
| استنادا او بالتنسيق مع الـ human expert صح انك انت | |
| 245 | |
| 00:21:09,650 --> 00:21:14,310 | |
| elicit and construct ال fuzzy rules ال fuzzy rules | |
| 246 | |
| 00:21:14,310 --> 00:21:18,110 | |
| انت لما بتعملها في البداية مش مضرور تبقى دقيقة جدا | |
| 247 | |
| 00:21:18,110 --> 00:21:22,670 | |
| يعني ممكن بعد تجربة ال system واكتشاف وين المشاكل | |
| 248 | |
| 00:21:22,670 --> 00:21:26,630 | |
| اللي فيه وقدش دقة الأداء تبعه تروح تعدل اضيف rules | |
| 249 | |
| 00:21:26,630 --> 00:21:31,730 | |
| جديدة تحذف rules مالهاش اي لازمة اضيف برضه كمان في | |
| 250 | |
| 00:21:31,730 --> 00:21:36,040 | |
| المتغيرات ولا في ال sets وتعدل في ال setsIn code | |
| 251 | |
| 00:21:36,040 --> 00:21:42,080 | |
| الكلام على كله ال process و ال procedures كلها في | |
| 252 | |
| 00:21:42,080 --> 00:21:45,840 | |
| البرنامج اللى هتستخدمه او اللى هتصممه لان انت ممكن | |
| 253 | |
| 00:21:45,840 --> 00:21:49,820 | |
| تصمم ال system كله بال scratch بال Java و لا بال C | |
| 254 | |
| 00:21:49,820 --> 00:21:54,760 | |
| و لا بال C++ او تستخدم بعض ال shells اللى جاهزة | |
| 255 | |
| 00:21:54,760 --> 00:21:57,860 | |
| لبناء ال express systems و اللى بتعتمد على rule | |
| 256 | |
| 00:21:57,860 --> 00:22:02,300 | |
| based فانت تدخل ال rules هذه و تدخل ال variables و | |
| 257 | |
| 00:22:02,300 --> 00:22:06,340 | |
| تدخل ال setsبناء على تصميم البرنامج البرنامج هو | |
| 258 | |
| 00:22:06,340 --> 00:22:12,300 | |
| بيعطيك interface اللي انت تدخل .. هل الكلام بتشوفه | |
| 259 | |
| 00:22:12,300 --> 00:22:14,800 | |
| في المعمل إذا لسه مانا شوفتهوش already تشوفه في | |
| 260 | |
| 00:22:14,800 --> 00:22:19,700 | |
| المعمل ال .. ال .. ال .. ال rule basics في ال | |
| 261 | |
| 00:22:19,700 --> 00:22:22,660 | |
| system تمام؟ هذا ال encoding المقصود دلان اللي هي | |
| 262 | |
| 00:22:22,660 --> 00:22:25,880 | |
| إدخال الكلمة كلها إلى ال system دلان ال system | |
| 263 | |
| 00:22:25,880 --> 00:22:31,320 | |
| يفترض انك انت تبدأ تعمله جربه جربه ببيانات already | |
| 264 | |
| 00:22:31,320 --> 00:22:36,270 | |
| معروف ال ..القرار فيها او ال result بتاعتها بتدخل | |
| 265 | |
| 00:22:36,270 --> 00:22:39,470 | |
| وشوف ايش ال performance تبع ال system هل قريب ولا | |
| 266 | |
| 00:22:39,470 --> 00:22:46,170 | |
| بعيد عنه طبعا مش هيبقى الدقة 100% ولا حتى 90% في | |
| 267 | |
| 00:22:46,170 --> 00:22:51,790 | |
| البداية فبداك انت بناء على النتائج اللى بتطلع بناء | |
| 268 | |
| 00:22:51,790 --> 00:22:58,170 | |
| على ال evaluation بتروح ترجع تعمل ايش تعمل | |
| 269 | |
| 00:22:58,170 --> 00:22:58,550 | |
| ايش | |
| 270 | |
| 00:23:01,180 --> 00:23:04,940 | |
| refinement أو fine-tuning للسيستم fine-tuning هو | |
| 271 | |
| 00:23:04,940 --> 00:23:08,960 | |
| كما قلت اما بتغيير ال fuzzy sets تعديلها على ال | |
| 272 | |
| 00:23:08,960 --> 00:23:13,480 | |
| fuzzy sets او تعديلها على ال roles تعديلها على ال | |
| 273 | |
| 00:23:13,480 --> 00:23:18,280 | |
| roles هذا | |
| 274 | |
| 00:23:18,280 --> 00:23:23,680 | |
| المثال انا بدي اتركه لكم هو عبارة عن system ل | |
| 275 | |
| 00:23:23,680 --> 00:23:30,100 | |
| export system ل maintenance shopأو maintenance | |
| 276 | |
| 00:23:30,100 --> 00:23:37,020 | |
| department بيجيله أجهزة بتصليح بيشخص المشكلة و | |
| 277 | |
| 00:23:37,020 --> 00:23:41,600 | |
| بيبدل اذا عرف القطعة اللي هطلانا بيبدلها الان ال | |
| 278 | |
| 00:23:41,600 --> 00:23:44,760 | |
| system مش هو اللي بيقوم بالتشخيص ال system بس | |
| 279 | |
| 00:23:44,760 --> 00:23:48,800 | |
| بيساعد ال manager انه دايماال spare parts اللي | |
| 280 | |
| 00:23:48,800 --> 00:23:54,760 | |
| عندهم على الرفوف تبقى إيش كافية لحسب حجم الشغل إذا | |
| 281 | |
| 00:23:54,760 --> 00:23:59,100 | |
| في كتير أجهزة بتيجي عطلانة أو في حركة كتير معناه | |
| 282 | |
| 00:23:59,100 --> 00:24:05,500 | |
| ذلك ال system لازم يعطي مؤشر للمدير إنه بدك زيد | |
| 283 | |
| 00:24:05,500 --> 00:24:09,860 | |
| عدد اللي يقوله spare parts إذا العدد خف معناه ذلك | |
| 284 | |
| 00:24:09,860 --> 00:24:14,380 | |
| بده يخف ال alert أو التنبيه ل .. فعندك إنت هنا في | |
| 285 | |
| 00:24:14,380 --> 00:24:18,490 | |
| ال system هذا في عدة متغيراتاللي هي زي مثلا اللي | |
| 286 | |
| 00:24:18,490 --> 00:24:22,450 | |
| على أساسها ال system القرن هذه المتغيرات اللي هي | |
| 287 | |
| 00:24:22,450 --> 00:24:26,910 | |
| linguistic variables ال average waiting time يعني | |
| 288 | |
| 00:24:26,910 --> 00:24:31,490 | |
| تخيل أنه في وسيلة نشوف الزبون لما بيجي و يجيب معا | |
| 289 | |
| 00:24:31,490 --> 00:24:35,630 | |
| جهازه ما بين ما بيدخل و ما بين ما بيطلع هذا اسمه | |
| 290 | |
| 00:24:35,630 --> 00:24:40,570 | |
| ال waiting time في وسيلة لحساب الزمن هلأ كأنه مثلا | |
| 291 | |
| 00:24:40,570 --> 00:24:46,120 | |
| يبقى في ticket stand الزبون اللي بيجي بياخدTicket | |
| 292 | |
| 00:24:46,120 --> 00:24:50,000 | |
| و بقعد ماشي و بعدين بننادي عليه و بعدين بنصلح | |
| 293 | |
| 00:24:50,000 --> 00:24:54,760 | |
| الجهاز و بعدين لما بطلع بنسجل وقتاش احنا أنجزنا | |
| 294 | |
| 00:24:54,760 --> 00:24:58,700 | |
| المهمة فالفرق ما بين دخوله و ما بين ما احنا نسجل | |
| 295 | |
| 00:24:58,700 --> 00:25:02,060 | |
| أنجزنا المهمة هذا هو ايش ال waiting time تبعه بين | |
| 296 | |
| 00:25:02,060 --> 00:25:04,720 | |
| حسب ال average waiting time يعني زبون مرة زبون مرة | |
| 297 | |
| 00:25:04,720 --> 00:25:07,540 | |
| زبون بتجمعوا و بين حسب ايش ال average فهذا ال | |
| 298 | |
| 00:25:07,540 --> 00:25:10,900 | |
| average و waiting time هذا واحد من المعطيات اللي | |
| 299 | |
| 00:25:10,900 --> 00:25:15,260 | |
| ال express system يستند اليهاهو واحد من المواضعات | |
| 300 | |
| 00:25:15,260 --> 00:25:19,860 | |
| التي تستند الـ Fuzzy Express System لها في إعطائها | |
| 301 | |
| 00:25:19,860 --> 00:25:23,120 | |
| هذا الـ Main delay أو اختصار إيه الـ Repair | |
| 302 | |
| 00:25:23,120 --> 00:25:27,420 | |
| Utilization Factor of Service Center الـ Repair | |
| 303 | |
| 00:25:27,420 --> 00:25:32,280 | |
| Utilization Factor هو جداشإن فعلا كل واحد من | |
| 304 | |
| 00:25:32,280 --> 00:25:36,400 | |
| الموظفين ال utilization تبعه يعني قداش بيعلن أكم | |
| 305 | |
| 00:25:36,400 --> 00:25:42,360 | |
| جهاز بيصلح في الساعة ال number of servers ال | |
| 306 | |
| 00:25:42,360 --> 00:25:44,740 | |
| servers هنا مش الأجهزة يعني ال servers لأ ال | |
| 307 | |
| 00:25:44,740 --> 00:25:47,260 | |
| servers هم الموظفين اللي بيقدوا خدمة التصنيح | |
| 308 | |
| 00:25:47,260 --> 00:25:51,240 | |
| because ال servers احنا بطلنا نفهمها إلا على أساس | |
| 309 | |
| 00:25:51,240 --> 00:25:55,260 | |
| ال computer مع إنه هي بالأصل ممكن تبقى الخادم اللي | |
| 310 | |
| 00:25:55,260 --> 00:25:59,240 | |
| في مطعم ممكن تبقى الموظف اللي بيقد خدمة في ورش | |
| 311 | |
| 00:25:59,240 --> 00:26:02,720 | |
| التصنيحأو أي حاجة تانية and initial number of | |
| 312 | |
| 00:26:02,720 --> 00:26:05,360 | |
| spare parts اللي هو أصلا جطعة الضيارة المتوفرة | |
| 313 | |
| 00:26:05,360 --> 00:26:10,180 | |
| جديش كانت أصلا في البداية ال linguistic values | |
| 314 | |
| 00:26:10,180 --> 00:26:15,480 | |
| الآن إحنا إيش قولنا في ال list الخطوات اللي | |
| 315 | |
| 00:26:15,480 --> 00:26:18,940 | |
| بيسويها ال software انه حدد ال values و بعدين | |
| 316 | |
| 00:26:18,940 --> 00:26:22,700 | |
| بيقولي حدد ال sets و بعدين بييجي دور ال rules ال | |
| 317 | |
| 00:26:22,700 --> 00:26:26,740 | |
| sets هذه مثلا هنا linguistic value اللي هو a value | |
| 318 | |
| 00:26:26,740 --> 00:26:32,270 | |
| اللي هو ال meanالذي هو متوسط الانتظار وقت الانتظار | |
| 319 | |
| 00:26:32,270 --> 00:26:38,230 | |
| هذا له ثلاثة subsets ثلاثة fuzzy sets اللي هو very | |
| 320 | |
| 00:26:38,230 --> 00:26:40,790 | |
| short و short و medium يعني وقت الانتظار ممكن يبقى | |
| 321 | |
| 00:26:40,790 --> 00:26:45,230 | |
| very short لأنه ما أخدش وجهة على طول أو يبقى short | |
| 322 | |
| 00:26:45,230 --> 00:26:51,010 | |
| أو يبقى medium okay فال .. و هذه الرموز هنا و هذه | |
| 323 | |
| 00:26:51,010 --> 00:26:55,090 | |
| وين بدايتها يعني على الخط هذا | |
| 324 | |
| 00:26:57,840 --> 00:27:06,740 | |
| من عند الـ 0 إلى الـ 0.3 بيجي اللي هو مين ال very | |
| 325 | |
| 00:27:06,740 --> 00:27:16,280 | |
| short و من عند ال مين من ال 0.1 إلى ال 0.5 بيجي | |
| 326 | |
| 00:27:16,280 --> 00:27:26,020 | |
| ايش ال short صح؟ من عند ال 0.4 إلى ال 0.7 بيجي ايش | |
| 327 | |
| 00:27:27,300 --> 00:27:32,050 | |
| اللي هو ال medium واضح أنا بسعشان توضح ايش الأرقام | |
| 328 | |
| 00:27:32,050 --> 00:27:38,610 | |
| هذه و كيف بتعبرها بالـ function هذه ليست rules هذه | |
| 329 | |
| 00:27:38,610 --> 00:27:41,690 | |
| فظي sets احنا بتلانا ال set اللي هو العمود التالة | |
| 330 | |
| 00:27:41,690 --> 00:27:45,930 | |
| صحيح؟ العمود التالة باسم ال set او اختصار اسمه هاي | |
| 331 | |
| 00:27:45,930 --> 00:27:50,310 | |
| اسم ال set وهي اختصاره وهي حدوده حدوده؟ هذا حدوده | |
| 332 | |
| 00:27:50,310 --> 00:27:54,970 | |
| هم اللي كنت بتسويه بعد هي تيجي ال rules ال fuzzy | |
| 333 | |
| 00:27:54,970 --> 00:28:00,950 | |
| rules هاي ال sets احنا بنانا علي الكلمة ده كعملنا | |
| 334 | |
| 00:28:00,950 --> 00:28:03,010 | |
| اللي هو الـ Fuzzy Sets فهي الـ Fuzzy Sets ثم الـ | |
| 335 | |
| 00:28:03,010 --> 00:28:05,830 | |
| mean delay ثم ال number of servers هذا كله عبارة | |
| 336 | |
| 00:28:05,830 --> 00:28:09,270 | |
| عن ترجمة للأرقام اللي هي الحدود اللي في القمود | |
| 337 | |
| 00:28:09,270 --> 00:28:13,710 | |
| الأخرى بعدها كان يجي اللي هو الـ Fuzzy Rules الـ | |
| 338 | |
| 00:28:13,710 --> 00:28:16,210 | |
| Fuzzy Rules الآن برضه زي ما قلنا بناء على ال human | |
| 339 | |
| 00:28:16,210 --> 00:28:19,590 | |
| experts اللي بيساوي هذا الكلام بده يعطينا ال rules | |
| 340 | |
| 00:28:19,590 --> 00:28:23,210 | |
| ممكن يعطينا إياها rules if و then أو يعطينا إياها | |
| 341 | |
| 00:28:23,210 --> 00:28:25,970 | |
| على شكل ال mattress هذه ال mattress هذه اللي | |
| 342 | |
| 00:28:25,970 --> 00:28:29,490 | |
| ألاحظت هي عبارة عن صيغة أخرى لل rules هذه هنا | |
| 343 | |
| 00:28:29,490 --> 00:28:35,150 | |
| ماقول ليهبالنسبة لـ main | |
| 344 | |
| 00:28:35,150 --> 00:28:39,010 | |
| delay و | |
| 345 | |
| 00:28:39,010 --> 00:28:43,190 | |
| علاقته بالmain بال number of servers إذا ال main | |
| 346 | |
| 00:28:43,190 --> 00:28:47,430 | |
| delay كان very short و ال number of servers كان | |
| 347 | |
| 00:28:47,430 --> 00:28:56,930 | |
| small يبقى ال utilization very low | |
| 348 | |
| 00:29:00,100 --> 00:29:04,260 | |
| ماشي هنا إذا هذا short mean delay و هذا short | |
| 349 | |
| 00:29:04,260 --> 00:29:09,400 | |
| فبيبقى low واضح فكل واحد من هدول المنطبعات عبارة | |
| 350 | |
| 00:29:09,400 --> 00:29:12,700 | |
| عن ال | |
| 351 | |
| 00:29:12,700 --> 00:29:15,920 | |
| conclusion تبعت rule عبارة عن rule صح عشان انا | |
| 352 | |
| 00:29:15,920 --> 00:29:23,140 | |
| اتوجهش بلد اذا ال mean delay very short and هذا | |
| 353 | |
| 00:29:23,140 --> 00:29:28,940 | |
| short ف very low اللي هو ال utilization واضحفهذه | |
| 354 | |
| 00:29:28,940 --> 00:29:35,180 | |
| ال matrix تجمل مجموعة من ال rules تربط ما بين two | |
| 355 | |
| 00:29:35,180 --> 00:29:41,040 | |
| linguistic variables مع واحد تالت صح؟ وممكن تلاقي | |
| 356 | |
| 00:29:41,040 --> 00:29:44,920 | |
| الآن أعبّرلك عنها على شكل ال table ال table هذا | |
| 357 | |
| 00:29:44,920 --> 00:29:49,360 | |
| أجواء عن باطلوا مجموعة من سبعة و عشرين rules هاي | |
| 358 | |
| 00:29:49,360 --> 00:29:52,780 | |
| تسعة و تسعة و كمان تسعة هذا ال rule الرقم اللي راح | |
| 359 | |
| 00:29:52,780 --> 00:29:58,090 | |
| نقوله إذا ال متغير لهذا very shortو هذا S وهذا L ف | |
| 360 | |
| 00:29:58,090 --> 00:30:03,510 | |
| .. ال .. إيش قلنا ال N؟ هذا كان اختصار ليش؟ هذا ال | |
| 361 | |
| 00:30:03,510 --> 00:30:06,230 | |
| neutralization هذا إيش كان؟ number of spare parts | |
| 362 | |
| 00:30:06,230 --> 00:30:11,810 | |
| نعم فبقى very small very small لأن ال .. ال .. ال | |
| 363 | |
| 00:30:11,810 --> 00:30:15,170 | |
| human .. ال administrator أو ال manager بدي استخدم | |
| 364 | |
| 00:30:15,170 --> 00:30:18,390 | |
| ال system عشان في الآخر يطلع على الرقم هذا هل ال | |
| 365 | |
| 00:30:18,390 --> 00:30:21,790 | |
| number of spare parts كبير ولا صغير و بالنسبة كدهش | |
| 366 | |
| 00:30:21,790 --> 00:30:29,020 | |
| عشان يقرر إذا كان يزود ولا يكتركله جلل واضح ف ال | |
| 367 | |
| 00:30:29,020 --> 00:30:31,860 | |
| rules احنا ممكن تتعبر على شكل table زيكى او على | |
| 368 | |
| 00:30:31,860 --> 00:30:34,600 | |
| شكل matrix او على شكل rule base هذا ال rule base | |
| 369 | |
| 00:30:34,600 --> 00:30:40,400 | |
| غلبه انت بتعطيها ال encoding اللى بتعطيه لل shell | |
| 370 | |
| 00:30:40,400 --> 00:30:46,260 | |
| اللى هتستخدمها تمام الان هذه عبارة عن matrix بس | |
| 371 | |
| 00:30:46,260 --> 00:30:50,620 | |
| cube يعني عدة matrices متجمعت مع بعض في شكل cube | |
| 372 | |
| 00:30:50,620 --> 00:30:52,260 | |
| في الفيه دى انا | |
| 373 | |
| 00:30:55,590 --> 00:31:01,950 | |
| بس ال matrix هذه عبارة عن ايش ال two المتغيرين | |
| 374 | |
| 00:31:01,950 --> 00:31:09,290 | |
| هذول ال m و ال s ال matrix هذه او البعد هذا بدخل | |
| 375 | |
| 00:31:09,290 --> 00:31:17,890 | |
| ال variable التالت يعني بمعنى اخر انه تخيل هذا ال | |
| 376 | |
| 00:31:17,890 --> 00:31:22,630 | |
| L مخبأ ورا هذا ال M | |
| 377 | |
| 00:31:26,710 --> 00:31:33,770 | |
| لأ صراحة دي هي بعض وهي بعض وهي كمان بعض تلات أبعاد | |
| 378 | |
| 00:31:33,770 --> 00:31:39,950 | |
| لتلات متغيرات واللي مخزن في السلة الواحدة الخلية | |
| 379 | |
| 00:31:39,950 --> 00:31:44,950 | |
| الواحدة هي ال result اللي هي المتغير الرابع صحيح | |
| 380 | |
| 00:31:44,950 --> 00:31:54,990 | |
| لأ إذا كان ال mean small و ال servers median و ال | |
| 381 | |
| 00:31:57,370 --> 00:32:02,670 | |
| Utilization Medium فمعنى ذلك هيتم Small مع Medium | |
| 382 | |
| 00:32:02,670 --> 00:32:10,630 | |
| مع Medium مع Low مع Medium | |
| 383 | |
| 00:32:10,630 --> 00:32:16,790 | |
| مع Low فهذا هو الوضع صح؟ Small مع Medium مع High | |
| 384 | |
| 00:32:16,790 --> 00:32:23,050 | |
| فهذا هو الوضع واضح ان انت كيوب يعني ايش بدك كيوب | |
| 385 | |
| 00:32:23,050 --> 00:32:28,420 | |
| هي و مرقم و موضح عندكالـ cube هذا هو وسيلة للتعبير | |
| 386 | |
| 00:32:28,420 --> 00:32:33,620 | |
| عن rules ال conditions تبعتها فيها تلاتة متغيرات | |
| 387 | |
| 00:32:33,620 --> 00:32:39,720 | |
| وال result فيها متغير واحد هذا كله بتعمله encoding | |
| 388 | |
| 00:32:41,550 --> 00:32:45,750 | |
| أما من خلال الـ scratch أو من خلال الـ shell وبعد | |
| 389 | |
| 00:32:45,750 --> 00:32:49,150 | |
| ذلك يحصل فيه evaluation ال evaluation هي أداء ال | |
| 390 | |
| 00:32:49,150 --> 00:32:52,330 | |
| system يعني نجرب ال system و نشوف ال results اللي | |
| 391 | |
| 00:32:52,330 --> 00:32:57,810 | |
| بيعطينا هي هل منطقي و لا لو كان في أي إشكاليات على | |
| 392 | |
| 00:32:57,810 --> 00:33:03,910 | |
| الأداء بنروح و نغيرين لتحسين ال performance of ال | |
| 393 | |
| 00:33:03,910 --> 00:33:08,010 | |
| system we may use additional | |
| 394 | |
| 00:33:12,140 --> 00:33:17,840 | |
| Additional sets يعني إيش؟ إذا كان رود فيها بس | |
| 395 | |
| 00:33:17,840 --> 00:33:22,360 | |
| تلاتة sets ممكن ندخل set رابع يعني بدل مثلا ال | |
| 396 | |
| 00:33:22,360 --> 00:33:26,780 | |
| waiting time يبقى short و very short و medium لأ | |
| 397 | |
| 00:33:26,780 --> 00:33:31,920 | |
| بجسمهم إلى أربع خليهم مثلا medium و low و بعدين | |
| 398 | |
| 00:33:31,920 --> 00:33:35,640 | |
| medium و high و short و very short يصيروا أربع | |
| 399 | |
| 00:33:35,640 --> 00:33:40,480 | |
| sets و بعدين feature الأخرى اللي هي هتدخلنا عليها | |
| 400 | |
| 00:33:40,480 --> 00:33:45,280 | |
| هو ال edgesموضوع الهتجز اللي هو ان انا استخدم | |
| 401 | |
| 00:33:45,280 --> 00:33:49,400 | |
| المصطلحات rather و rather small و rather large | |
| 402 | |
| 00:33:49,400 --> 00:33:54,060 | |
| خلينا نرجع الان على الهتجز عشان نشوف شوف هاي هنا | |
| 403 | |
| 00:33:54,060 --> 00:33:58,860 | |
| هذا المثال لإنه دخل sets إضافية على ال set تبع ال | |
| 404 | |
| 00:33:58,860 --> 00:34:02,820 | |
| service ال service كانت تلاتة sets كانت ال small و | |
| 405 | |
| 00:34:02,820 --> 00:34:06,820 | |
| ال medium و ال large دخل هنا rather large يعني | |
| 406 | |
| 00:34:06,820 --> 00:34:11,180 | |
| شوية large وهنا rather small يعني شوية smallأه | |
| 407 | |
| 00:34:11,180 --> 00:34:16,520 | |
| يعني هو بين ال small و بين ال medium تمام | |
| 408 | |
| 00:34:16,520 --> 00:34:25,860 | |
| okay الآن ال ال hedges بدنا نرجع على ال hedges بس | |
| 409 | |
| 00:34:25,860 --> 00:34:28,620 | |
| عشان نشوف ايش يعني و ايش دورها في ال | |
| 410 | |
| 00:34:47,640 --> 00:34:51,960 | |
| طيب احنا لو بدنا نمشي بال slides هذا من البداية | |
| 411 | |
| 00:34:51,960 --> 00:34:56,180 | |
| عمليا بيكون احنا يا دوبر بس تركنا اللي هو ال | |
| 412 | |
| 00:34:56,180 --> 00:35:00,380 | |
| introduction هذه تركناها هي اللي ماغطناهاش و | |
| 413 | |
| 00:35:00,380 --> 00:35:06,180 | |
| الباقي من عند اللي هو مفهوم ال fuzzy sets مغطناها | |
| 414 | |
| 00:35:06,180 --> 00:35:11,480 | |
| صح ايش عن fuzzy set و المثال هذا كلام ده كله مابرش | |
| 415 | |
| 00:35:11,480 --> 00:35:16,560 | |
| ب value و كيف الفرق ما بين ال fuzzy set و ال crisp | |
| 416 | |
| 00:35:16,560 --> 00:35:22,380 | |
| setOkay هت represent فظي ست ان كل هذا كلام حكينا | |
| 417 | |
| 00:35:22,380 --> 00:35:29,540 | |
| فيه ولكن فلتنا موضوع الهج أو الهجز صح الهجز هي | |
| 418 | |
| 00:35:29,540 --> 00:35:33,360 | |
| عبارة عن زي ما تشاهد في الشكل هذا عبارة عن تغيير | |
| 419 | |
| 00:35:33,360 --> 00:35:37,920 | |
| على شكل ال shape يعني تبع الفظي ست هنا ال shape | |
| 420 | |
| 00:35:37,920 --> 00:35:42,360 | |
| هذا مفلح صح وهنا هذا شبه مرحلة مصمم وهذا كذا مرحلة | |
| 421 | |
| 00:35:42,360 --> 00:35:51,650 | |
| انا ممكن اعمل الالانحناق هذا انحناق هذا ايش دوره | |
| 422 | |
| 00:35:51,650 --> 00:35:56,250 | |
| احيانا ال user لما يقولي مثلا very short او ال | |
| 423 | |
| 00:35:56,250 --> 00:36:00,930 | |
| human expert لما يقولي very short اذا كان ال input | |
| 424 | |
| 00:36:00,930 --> 00:36:06,830 | |
| واقع هنا من بين هنا لهنا بدي اصنفه انا ايش في ال | |
| 425 | |
| 00:36:06,830 --> 00:36:10,750 | |
| very short ايش يعني very short وقت ايش بقى اقول | |
| 426 | |
| 00:36:10,750 --> 00:36:15,810 | |
| انا very short لما يكون في الناحية هذه كل ما بتاعت | |
| 427 | |
| 00:36:15,810 --> 00:36:22,010 | |
| اصبحمش كتير very short فهو القيام اللي هنا القيام | |
| 428 | |
| 00:36:22,010 --> 00:36:26,510 | |
| اللي هنا هتأخد عالي كتير في ال very short و كدرجة | |
| 429 | |
| 00:36:26,510 --> 00:36:31,350 | |
| الحالة اللي هنا هي لسه عالى صح لسه عالى بينما كل | |
| 430 | |
| 00:36:31,350 --> 00:36:37,070 | |
| ما اتقدمت هتجيل مظبوط هتصغر في ال ash في ال very | |
| 431 | |
| 00:36:37,070 --> 00:36:43,350 | |
| short فكلمة very هذه ان ترتب عليها ان احنا ال line | |
| 432 | |
| 00:36:43,350 --> 00:36:47,450 | |
| هذا هولناه ل curveبحيث أنه ينحز للناحية هذه بحيث | |
| 433 | |
| 00:36:47,450 --> 00:36:51,330 | |
| أن ال membership values اللي بدأ تطلع، بدأ تطلع | |
| 434 | |
| 00:36:51,330 --> 00:36:58,730 | |
| عالية للناس للقيم اللي فعلا فعلا short و أقل للناس | |
| 435 | |
| 00:36:58,730 --> 00:37:03,250 | |
| اللي بدأوا .. للناس اللي .. اللي .. اللي قولهم | |
| 436 | |
| 00:37:03,250 --> 00:37:08,050 | |
| شوية بدأ يقترب مني من ال average تمام؟ اللي اقترب | |
| 437 | |
| 00:37:08,050 --> 00:37:12,270 | |
| من ال average بدأ اعطيله نسبة ال very short انها | |
| 438 | |
| 00:37:12,270 --> 00:37:17,080 | |
| منخفضةلأنه مش very short anymore ال 170 و لا ال | |
| 439 | |
| 00:37:17,080 --> 00:37:22,420 | |
| 160 و ال 165 is not very short ممكن short تمام و | |
| 440 | |
| 00:37:22,420 --> 00:37:28,480 | |
| أيضا حتى ممكن medium او average لكن حتما هو بدأ | |
| 441 | |
| 00:37:28,480 --> 00:37:33,980 | |
| يخرج من مجموعة ال very short ال very short اكثر و | |
| 442 | |
| 00:37:33,980 --> 00:37:37,360 | |
| يتناسب اكتر اللي هو الجسار الكتير اللي من 160 و | |
| 443 | |
| 00:37:37,360 --> 00:37:41,440 | |
| نزلالـ H إيه؟ الـ H هي optimization على ال edge | |
| 444 | |
| 00:37:41,440 --> 00:37:44,240 | |
| تبع ال K ماقدرش أقول optimization ماقدرش أقول اه | |
| 445 | |
| 00:37:44,240 --> 00:37:47,080 | |
| مش optimization بقول هي عبارة عن modification | |
| 446 | |
| 00:37:47,080 --> 00:37:52,720 | |
| تعديل على ال shape ال shape ماتقولش ال edge لإن هو | |
| 447 | |
| 00:37:52,720 --> 00:37:55,000 | |
| أكتر من ال edge ال shape هي ال edge و هي ال edge و | |
| 448 | |
| 00:37:55,000 --> 00:37:59,540 | |
| هي ال edge صح؟ ال shape تبع ال fuzzy set بحيث أنه | |
| 449 | |
| 00:37:59,540 --> 00:38:05,660 | |
| يجه أكتر وصفة لل أو أكتر تعبير عن ال linguistic | |
| 450 | |
| 00:38:05,660 --> 00:38:11,280 | |
| valueالـ stochastic value هو very short كده كده is | |
| 451 | |
| 00:38:11,280 --> 00:38:14,960 | |
| كده كده مش اللي بعد ال is هو ال value فال shape | |
| 452 | |
| 00:38:14,960 --> 00:38:18,560 | |
| لازم يكون أكثر تعبيرا عن هذا عن ال value فماقدرش | |
| 453 | |
| 00:38:18,560 --> 00:38:23,500 | |
| أستخدم هذا الشيء لل short و لل very short هذا بصلح | |
| 454 | |
| 00:38:23,500 --> 00:38:28,320 | |
| لل short لكن لل very short بدي أغيره و أبدل تمام | |
| 455 | |
| 00:38:28,320 --> 00:38:33,740 | |
| ال very tall عشان الناس اللي في ال 180 و لعدنا | |
| 456 | |
| 00:38:33,740 --> 00:38:38,230 | |
| انتمائهم لل very tall ضعيفهم الطول بدأوا يخشوا فى | |
| 457 | |
| 00:38:38,230 --> 00:38:41,310 | |
| الطول بس مش فى ال very tall صح ال very tall هو | |
| 458 | |
| 00:38:41,310 --> 00:38:47,230 | |
| اللى بيفط بعد ال 90% لأن ال 90% اللى هنا ممكن يبدأ | |
| 459 | |
| 00:38:47,230 --> 00:38:53,490 | |
| ماخد اسمه عالية من ضمن مجموعة الطول لكن اسمه مقرف | |
| 460 | |
| 00:38:53,490 --> 00:38:56,910 | |
| أضعف من جماعة ال very tall انتماء أضعف جماعة ال | |
| 461 | |
| 00:38:56,910 --> 00:38:59,970 | |
| very tall صح ولا لأ فهذا هو مفهوم الهتجز والهتجز | |
| 462 | |
| 00:38:59,970 --> 00:39:06,580 | |
| هذه إلها أشكال أو تحويرات متعارف عليها دمهطبعا انا | |
| 463 | |
| 00:39:06,580 --> 00:39:11,040 | |
| بقول little اه little short و little number of | |
| 464 | |
| 00:39:11,040 --> 00:39:14,800 | |
| parts و little مش عارف ايش تمام اللي بيصير ان هو | |
| 465 | |
| 00:39:14,800 --> 00:39:20,120 | |
| نفس ال membership اللي كان في وضع اللي هو المثلث | |
| 466 | |
| 00:39:20,120 --> 00:39:27,540 | |
| العادى بدنا نفعه قص 1.3 1.3 اي قيمة القيمة هذه | |
| 467 | |
| 00:39:27,540 --> 00:39:32,940 | |
| طبعا كلها ال membership من 0 ل 1 فهي كسور تخيل لو | |
| 468 | |
| 00:39:32,940 --> 00:39:40,980 | |
| انا عندي هنا valueوهو ايش اقول | |
| 469 | |
| 00:39:40,980 --> 00:39:50,760 | |
| مثلا نص 0.5 صح لما انا اخد 0.5 اص واحد وتلاتة | |
| 470 | |
| 00:39:50,760 --> 00:39:55,940 | |
| من عشرة القيمة هتكبر ولا هتصغر هتصغر لان انا كسر | |
| 471 | |
| 00:39:55,940 --> 00:40:03,200 | |
| لان اقل من واحد وهذا هو ليه نص | |
| 472 | |
| 00:40:03,200 --> 00:40:12,290 | |
| اص واحد point لها فهذا ال lineيعبر عن ايش القيمة | |
| 473 | |
| 00:40:12,290 --> 00:40:15,810 | |
| نفسها ال membership value نفسها مرفوعة اص واحد | |
| 474 | |
| 00:40:15,810 --> 00:40:19,330 | |
| point ثلاثة تمام لو انا قولت one point seven | |
| 475 | |
| 00:40:19,330 --> 00:40:25,190 | |
| التجويس او التقاء حر بيصير اشد ولا لا okay لما | |
| 476 | |
| 00:40:25,190 --> 00:40:31,610 | |
| اقول اص اتنين بيصير اشد اكتر التقاء فانا استخدمت | |
| 477 | |
| 00:40:31,610 --> 00:40:39,130 | |
| هذا ال powerللتل وهذا لل slightly وهذا لل very | |
| 478 | |
| 00:40:39,130 --> 00:40:44,570 | |
| يعني ان اقول very short كل ما بزيد حدة ال variable | |
| 479 | |
| 00:40:44,570 --> 00:40:51,310 | |
| بدي تقعه اكتر extremely كذلك | |
| 480 | |
| 00:40:51,310 --> 00:40:56,910 | |
| هل very very very very زيها زي more or less لأ مش | |
| 481 | |
| 00:40:56,910 --> 00:41:02,170 | |
| more or less very very لأ very very تقريبا زيزي | |
| 482 | |
| 00:41:02,170 --> 00:41:07,090 | |
| extremely بس أشد حد من extremely أما ال more or | |
| 483 | |
| 00:41:07,090 --> 00:41:11,390 | |
| less وال somewhat هم اللي ايش يعني نفس المصطلح في | |
| 484 | |
| 00:41:11,390 --> 00:41:16,170 | |
| الآخر دلالته واحدة اما يقولك more or less نوعا ما | |
| 485 | |
| 00:41:16,170 --> 00:41:21,710 | |
| او يقولك somewhat نفس الاشي ال indeed معنادلك انت | |
| 486 | |
| 00:41:21,710 --> 00:41:25,990 | |
| الجماعة هدولة اللي جابل النص اللي بدك تمتقعه اللي | |
| 487 | |
| 00:41:25,990 --> 00:41:31,120 | |
| بعد معناته فبدك تشدد على هذاالمنطقة اللي هنا | |
| 488 | |
| 00:41:31,120 --> 00:41:35,180 | |
| بتعطيها membership عالى واللي على الأطراف بتعطيهم | |
| 489 | |
| 00:41:35,180 --> 00:41:39,680 | |
| membership منخفضة فتطلع المعادلة اللي تبعت وهنا | |
| 490 | |
| 00:41:39,680 --> 00:41:44,540 | |
| انه إذا كان ال membership value الأصلي تبع المثلث | |
| 491 | |
| 00:41:44,540 --> 00:41:52,260 | |
| من الـ 0 إلى النص من الـ 0 إلى النص فاستخدم | |
| 492 | |
| 00:41:52,260 --> 00:42:05,820 | |
| اتنين ضرب ميو ترمية وإذا كانمن النص للواحد استخدم | |
| 493 | |
| 00:42:05,820 --> 00:42:10,560 | |
| المعادلة التانية | |
| 494 | |
| 00:42:15,740 --> 00:42:20,560 | |
| أنا في عندى هنا table بال Excel ممكن تطلع عليها | |
| 495 | |
| 00:42:20,560 --> 00:42:24,580 | |
| حاطيتها على drop box يعني هو هذا يعني هذا يكون زى | |
| 496 | |
| 00:42:24,580 --> 00:42:29,160 | |
| standard لل linguistics ايوه هذه standard | |
| 497 | |
| 00:42:29,160 --> 00:42:35,280 | |
| mathematical formula لل | |
| 498 | |
| 00:42:35,280 --> 00:42:39,880 | |
| linguistic variables standard mathematical formula | |
| 499 | |
| 00:42:39,880 --> 00:42:45,970 | |
| او model لل linguistic variablesهذا اسمه | |
| 500 | |
| 00:42:45,970 --> 00:42:51,130 | |
| linguistic values اللى بتوصف ال fuzzy set ال fuzzy | |
| 501 | |
| 00:42:51,130 --> 00:42:56,210 | |
| set بنوصفه بال linguistic values اه بنقول short | |
| 502 | |
| 00:42:56,210 --> 00:43:01,650 | |
| طول و كده لإن هذه الهتجز بتعمل modification الهتجز | |
| 503 | |
| 00:43:01,650 --> 00:43:07,470 | |
| هذه لها linguistic terms و لها mathematical اللى | |
| 504 | |
| 00:43:07,470 --> 00:43:13,200 | |
| يتعبر عنها على ال systemواضح فضل هنا اخر اشي بعد | |
| 505 | |
| 00:43:13,200 --> 00:43:19,240 | |
| نقطة الهتجز ال operations هذه برضه بعتبرها بديئة | |
| 506 | |
| 00:43:19,240 --> 00:43:24,760 | |
| لانه احنا احنا نعرف ال sets العادية اما اللي بقول | |
| 507 | |
| 00:43:24,760 --> 00:43:28,620 | |
| ان انا عندي مجموعة وهي ال universe عندي مجموعة هذه | |
| 508 | |
| 00:43:28,620 --> 00:43:34,440 | |
| a وهذه نقطة a صح okay هذا بيسمي complement هذا | |
| 509 | |
| 00:43:34,440 --> 00:43:40,580 | |
| بيحتوي على a تمام هذا اسمه contained الكلام هذافي | |
| 510 | |
| 00:43:40,580 --> 00:43:44,620 | |
| الـ Fuzzy Sets وهذا الانترسكشن تبعهم وهذا ال union | |
| 511 | |
| 00:43:44,620 --> 00:43:48,940 | |
| يعني ال two sets انترسكشن تبعهم لأن هذا الكلام في | |
| 512 | |
| 00:43:48,940 --> 00:43:51,880 | |
| ال fuzzy sets ال complement لما نقول ان انا في ال | |
| 513 | |
| 00:43:51,880 --> 00:43:56,480 | |
| crisp sets ال complement تبع المجموعة هي العناصر | |
| 514 | |
| 00:43:56,480 --> 00:44:00,680 | |
| اللي does not belong to هذه المجموعة ال complement | |
| 515 | |
| 00:44:00,680 --> 00:44:03,780 | |
| تبع اي مجموعة هي العناصر اللي مش موجودة موجودة برا | |
| 516 | |
| 00:44:03,780 --> 00:44:08,640 | |
| في ال fuzzy sets ماعنديش انا جوا و برا انا عندى | |
| 517 | |
| 00:44:08,640 --> 00:44:13,620 | |
| درجة انتمامفاللي .. ال .. ال complement لفاظي set | |
| 518 | |
| 00:44:13,620 --> 00:44:21,600 | |
| هو جداش ال elements not belong جداش مابينتموش إذا | |
| 519 | |
| 00:44:21,600 --> 00:44:25,320 | |
| عندي set .. عندي element ينتمي للمجموع هيكون | |
| 520 | |
| 00:44:25,320 --> 00:44:31,300 | |
| بينتمي بدسلة مثلا 75% طب جداش لا ينتمي .. 5% فهم | |
| 521 | |
| 00:44:31,300 --> 00:44:34,960 | |
| نفس ال elements اللي في ال .. في ال set هم اللي في | |
| 522 | |
| 00:44:34,960 --> 00:44:38,820 | |
| ال complement تبعه بس هتكون انتمائهم اللي انجلب صح | |
| 523 | |
| 00:44:38,820 --> 00:44:39,320 | |
| ولا لا؟ | |
| 524 | |
| 00:44:42,130 --> 00:44:46,990 | |
| درجة الانتباه هي تغييره لنفس العناصر نجمل على | |
| 525 | |
| 00:44:46,990 --> 00:44:50,230 | |
| السريع لانه مش هنقدر نكمل ال containment اللي هي | |
| 526 | |
| 00:44:50,230 --> 00:44:53,070 | |
| في ال crisp set which sets belong to which other | |
| 527 | |
| 00:44:53,070 --> 00:44:57,010 | |
| sets ال set أيه العناصر اللي موجود في هذا ال set و | |
| 528 | |
| 00:44:57,010 --> 00:45:02,890 | |
| أيضا موجود في اللي أكبر منه في الفاضي which sets | |
| 529 | |
| 00:45:02,890 --> 00:45:07,310 | |
| belong to other sets أي set موجود فياللي هو السلسة | |
| 530 | |
| 00:45:07,310 --> 00:45:11,790 | |
| التانية عموما هذا الكلام بترككوا بترجعوه و برضه | |
| 531 | |
| 00:45:11,790 --> 00:45:15,730 | |
| كمان لما كنا بناخد ال minimum و ال maximum دلالته | |
| 532 | |
| 00:45:15,730 --> 00:45:19,610 | |
| جاي من هنا من ال operations هذه ليش كنت باخد ال | |
| 533 | |
| 00:45:19,610 --> 00:45:22,110 | |
| minimum في ال unions و باخد ال maximum في ال | |
| 534 | |
| 00:45:22,110 --> 00:45:25,650 | |
| intersections لأن دلالة ال intersection و دلالة ال | |
| 535 | |
| 00:45:25,650 --> 00:45:33,230 | |
| unions هي اللي فرضت ذلكطيب هيك احنا عمليا وهي هنا | |
| 536 | |
| 00:45:33,230 --> 00:45:38,610 | |
| بحكي عن تمثيل تمثيل ال operations بشكل visual تسمى | |
| 537 | |
| 00:45:38,610 --> 00:45:41,430 | |
| لو احنا بنمثل ال knot و ال complement و ال union | |
| 538 | |
| 00:45:41,430 --> 00:45:45,230 | |
| بشكل ال Venn diagrams هينا بنمثل ال fuzzy | |
| 539 | |
| 00:45:45,230 --> 00:45:49,430 | |
| operations طيب okay هيك احنا بيكونوا عاملين أجملنا | |
| 540 | |
| 00:45:49,430 --> 00:45:54,790 | |
| اللي بدناه بالنسبة لل fuzzy rule based express | |
| 541 | |
| 00:45:54,790 --> 00:45:55,310 | |
| systems | |