A fuzzy logika és a neurális hálózat közötti különbség

Fuzzy Logic vs neurális hálózat

A Fuzzy Logic a sok értékű logika családjába tartozik. A rögzített és megközelítő érvelésre összpontosít, szemben a rögzített és pontos érveléssel. A fuzzy logikában szereplő változó 0 és 1 közötti igazságérték-tartományt vehet fel, szemben a valódi vagy hamis értékkel a hagyományos bináris halmazokban. A neurális hálózatok (NN) vagy a mesterséges idegi hálózatok (ANN) egy olyan számítási modell, amelyet a biológiai idegi hálózatok alapján fejlesztettek ki. Az ANN mesterséges neuronokból áll, amelyek kapcsolódnak egymáshoz. Jellemzően az ANN szerkezetét a hozzá érkező információk alapján módosítja.

Mi a fuzzy logika??

A Fuzzy Logic a sok értékű logika családjába tartozik. A rögzített és megközelítő érvelésre összpontosít, szemben a rögzített és pontos érveléssel. A fuzzy logikában szereplő változó 0 és 1 közötti igazságérték-tartományt vehet fel, szemben a valódi vagy hamis értékkel a hagyományos bináris halmazokban. Mivel az igazság értéke egy tartomány, kezelni tudja a részleges igazságot. A fuzzy logika kezdete 1956-ban került meghatározásra, Lotfi Zadeh által a fuzzy set elmélet bevezetésével. A fuzzy logika egy módszert kínál határozott döntések meghozatalára pontatlan és egyértelmű bemeneti adatok alapján. A fuzzy logikát széles körben alkalmazzák a vezérlőrendszerek alkalmazásában, mivel ez nagyon hasonlít arra, hogyan dönt az ember, de gyorsabban. A fuzzy logika beépíthető a kis kéziszámítógépeken és a nagy PC munkaállomásokon alapuló vezérlőrendszerekbe.

Mi a neurális hálózatok??

Az ANN egy számítási modell, amelyet a biológiai idegi hálózatok alapján fejlesztettek ki. Az ANN mesterséges neuronokból áll, amelyek kapcsolódnak egymáshoz. Jellemzően az ANN szerkezetét a hozzá érkező információk alapján módosítja. Az ANN kidolgozásakor be kell tartani a tanulási szabályoknak nevezett szisztematikus lépéseket. Ezenkívül a tanulási folyamathoz az adatok legjobb működési pontjának felfedezéséhez tanulási adatokra van szükség. Az ANNs felhasználható közelítő függvény megtanulására egyes megfigyelt adatokra. Az ANN alkalmazásakor azonban számos tényezőt kell figyelembe venni. A modellt az adatoktól függően gondosan kell kiválasztani. A szükségtelenül bonyolult modellek használata megnehezítené a tanulási folyamatot. A helyes tanulási algoritmus kiválasztása szintén fontos, mivel egyes tanulási algoritmusok jobban teljesítenek bizonyos típusú adatokkal.

Mi a különbség a Fuzzy Logic és a neurális hálózatok között??

A homályos logika lehetővé teszi a határozott döntések meghozatalát pontatlan vagy félreérthető adatok alapján, míg az ANN megpróbálja beépíteni az emberi gondolkodási folyamatot a problémák megoldásához anélkül, hogy matematikailag modellezné azokat. Annak ellenére, hogy mindkét módszer felhasználható a nemlineáris problémák és a nem megfelelően megadott problémák megoldására, ezek nem kapcsolódnak egymáshoz. A Fuzzy logikával ellentétben az ANN megpróbálja alkalmazni a gondolkodási folyamatot az emberi agyban a problémák megoldására. Ezenkívül az ANN olyan tanulási folyamatot foglal magában, amely magában foglalja a tanulási algoritmusokat és megköveteli a képzési adatokat. Vannak azonban hibrid intelligens rendszerek, amelyeket a Fuzzy Neural Network (FNN) vagy a Neuro-Fuzzy System (NFS) elnevezésű két módszer alkalmazásával fejlesztettek ki..