Fuzzy Logic vs Neural Network
Fuzzy Logic spada v družino mnogovredne logike. Osredotoča se na fiksno in približno sklepanje v nasprotju s fiksnim in natančnim sklepanjem. Spremenljivka v mehki logiki lahko zavzame območje vrednosti resnice med 0 in 1, v nasprotju s sprejemanjem true ali false v tradicionalnih binarnih nizih. Nevronske mreže (NN) ali umetne nevronske mreže (ANN) so računski model, ki je razvit na podlagi bioloških nevronskih mrež. ANN je sestavljen iz umetnih nevronov, ki se med seboj povezujejo. Običajno ANN prilagodi svojo strukturo na podlagi informacij, ki ji pridejo.
Kaj je Fuzzy Logic?
Fuzzy Logic spada v družino mnogovredne logike. Osredotoča se na fiksno in približno sklepanje v nasprotju s fiksnim in natančnim sklepanjem. Spremenljivka v mehki logiki lahko zavzame območje vrednosti resnice med 0 in 1, v nasprotju s sprejemanjem true ali false v tradicionalnih binarnih nizih. Ker je vrednost resnice obseg, lahko obravnava delno resnico. Začetek mehke logike je bil zaznamovan leta 1956, ko je Lotfi Zadeh uvedel teorijo mehkih množic. Mehka logika ponuja metodo sprejemanja natančnih odločitev na podlagi nenatančnih in dvoumnih vhodnih podatkov. Mehka logika se pogosto uporablja za aplikacije v nadzornih sistemih, saj je zelo podobna temu, kako se človek odloča, vendar hitreje. Mehko logiko je mogoče vključiti v nadzorne sisteme, ki temeljijo na majhnih ročnih napravah na velikih delovnih postajah.
Kaj so nevronske mreže?
ANN je računski model, ki je razvit na podlagi bioloških nevronskih mrež. ANN je sestavljen iz umetnih nevronov, ki se med seboj povezujejo. Običajno ANN prilagodi svojo strukturo na podlagi informacij, ki ji pridejo. Pri razvoju ANN je treba upoštevati vrsto sistematičnih korakov, imenovanih učna pravila. Poleg tega učni proces zahteva učne podatke za odkrivanje najboljše operativne točke ANN. ANN lahko uporabimo za učenje funkcije približevanja nekaterih opazovanih podatkov. Toda pri uporabi ANN je treba upoštevati več dejavnikov. Model je treba skrbno izbrati glede na podatke. Uporaba nepotrebno zapletenih modelov bi otežila učni proces. Pomembna je tudi izbira pravilnega učnega algoritma, saj nekateri učni algoritmi z nekaterimi vrstami podatkov delujejo bolje.
Kakšna je razlika med Fuzzy Logic in Neural Networks?
Mehka logika omogoča sprejemanje natančnih odločitev na podlagi nenatančnih ali dvoumnih podatkov, medtem ko ANN skuša vključiti proces človeškega mišljenja za reševanje problemov, ne da bi jih matematično modeliral. Čeprav se obe metodi lahko uporabljata za reševanje nelinearnih problemov in problemov, ki niso pravilno določeni, nista povezani. V nasprotju z Fuzzy logiko ANN poskuša uporabiti miselni proces v človeških možganih za reševanje problemov. Poleg tega ANN vključuje učni proces, ki vključuje učne algoritme in zahteva podatke o usposabljanju. Vendar obstajajo hibridni inteligentni sistemi, razviti z uporabo teh dveh metod, imenovani Fuzzy Neural Network (FNN) ali Neuro-Fuzzy System (NFS).
