Fuzzy Logic vs Neural Network
Logica fuzzy aparține familiei logicii cu mai multe valori. Se concentrează pe raționamentul fix și aproximativ opus raționamentului fix și exact. O variabilă în logica fuzzy poate lua un interval de valori de adevăr între 0 și 1, spre deosebire de a lua adevărat sau fals în seturile binare tradiționale. Rețelele neuronale (NN) sau rețelele neuronale artificiale (ANN) sunt un model de calcul care este dezvoltat pe baza rețelelor neuronale biologice. Un ANN este alcătuit din neuroni artificiali care se conectează între ei. De obicei, un ANN își adaptează structura în funcție de informațiile primite.
Ce este logica fuzzy?
Logica fuzzy aparține familiei logicii cu mai multe valori. Se concentrează pe raționamentul fix și aproximativ opus raționamentului fix și exact. O variabilă în logica fuzzy poate lua un interval de valori de adevăr între 0 și 1, spre deosebire de a lua adevărat sau fals în seturile binare tradiționale. Deoarece valoarea adevărului este un interval, poate gestiona adevărul parțial. Începutul logicii fuzzy a fost marcat în 1956, odată cu introducerea teoriei multimilor fuzzy de către Lotfi Zadeh. Logica fuzzy oferă o metodă de a lua decizii precise bazate pe date de intrare imprecise și ambigue. Logica fuzzy este utilizată pe scară largă pentru aplicații în sistemele de control, deoarece seamănă mult cu modul în care un om ia decizii, dar într-un mod mai rapid. Logica fuzzy poate fi încorporată în sistemele de control bazate pe dispozitive portabile mici la stațiile de lucru mari pentru PC.
Ce sunt rețelele neuronale?
ANN este un model de calcul care este dezvoltat pe baza rețelelor neuronale biologice. Un ANN este alcătuit din neuroni artificiali care se conectează între ei. De obicei, un ANN își adaptează structura pe baza informațiilor care vin la ea. Un set de pași sistematici numiti reguli de învățare trebuie urmați atunci când se dezvoltă un ANN. În plus, procesul de învățare necesită date de învățare pentru a descoperi cel mai bun punct de operare al ANN. ANN-urile pot fi folosite pentru a învăța o funcție de aproximare pentru unele date observate. Dar atunci când aplicați ANN, există mai mulți factori pe care trebuie să îi luați în considerare. Modelul trebuie selectat cu grijă în funcție de date. Utilizarea unor modele inutil de complexe ar îngreuna procesul de învățare. Alegerea algoritmului de învățare corect este, de asemenea, importantă, deoarece unii algoritmi de învățare au rezultate mai bune cu anumite tipuri de date.
Care este diferența dintre logica fuzzy și rețelele neuronale?
Logica neclară permite luarea unor decizii precise bazate pe date imprecise sau ambigue, în timp ce ANN încearcă să încorporeze procesul de gândire umană pentru a rezolva probleme fără a le modela matematic. Chiar dacă ambele metode pot fi utilizate pentru a rezolva probleme neliniare și probleme care nu sunt specificate corespunzător, ele nu sunt legate. Spre deosebire de logica fuzzy, ANN încearcă să aplice procesul de gândire în creierul uman pentru a rezolva probleme. În plus, ANN include un proces de învățare care implică algoritmi de învățare și necesită date de antrenament. Dar există sisteme inteligente hibride dezvoltate folosind aceste două metode numite Rețea Neurală Fuzzy (FNN) sau Sistem Neuro-Fuzzy (NFS).
