الحوسبة المرنة بلغة Python: متحكم مضبب لسرعة مروحة وشبكة عصبية من الصفر

المشكلة

كثير من قرارات التحكم لا تُكتب بمعادلة دقيقة: "إذا كان الجو حاراً شغّل المروحة بسرعة". المنطق المضبب يحوّل هذه الخبرة اللغوية إلى متحكم، والشبكة العصبية تتعلم العلاقة من الأمثلة بدل أن تُكتب يدوياً.

الحل وطريقة العمل

• متحكم مضبب: الحرارة (0 إلى 40) والرطوبة (0 إلى 100) وسرعة المروحة (0 إلى 100) لكل منها ثلاث دوال انتماء منخفض ومتوسط ومرتفع، مثلثية وشبه منحرفة. القاعدة الأولى: إذا كانت الحرارة منخفضة أو الرطوبة مرتفعة فالسرعة منخفضة، والثانية والثالثة تربطان الحرارة المتوسطة والمرتفعة بالسرعة المتوسطة والمرتفعة. تُجمع النتائج بـ max–min ثم تُحسب السرعة بطريقة المركز centroid، وتُرسم دوال الانتماء بـ Matplotlib.
• شبكة عصبية من الصفر: صنف NeuralNet بمدخلين وثلاث خلايا مخفية ومخرج واحد، بدالة sigmoid، وتمرير أمامي، وانتشار عكسي يحدّث مصفوفتي الأوزان W و V، ويطبع الخسارة لكل دورة تدريب ويحفظ الأوزان في ملفات نصية.

التنفيذ والتحديات

كتابة الانتشار العكسي يدوياً بدل استخدام مكتبة جاهزة تُظهر من أين يأتي كل تحديث للوزن، وتطبيع المدخلات والمخرجات إلى المدى 0 إلى 1 شرط لعمل دالة sigmoid. هذه تمارين مادة جامعية على بيانات صغيرة للتعلم، لا نماذج للإنتاج.

المهارات المكتسبة

دوال الانتماء وقواعد المنطق المضبب وإزالة الضبابية، بناء شبكة عصبية والانتشار العكسي بـ NumPy، وتطبيع البيانات ورسمها.