Rozdíl mezi fuzzy logikou a neuronovou sítí

Fuzzy Logic vs Neural Network

Fuzzy Logic patří do rodiny mnohohodnotné logiky. Zaměřuje se na pevné a přibližné odůvodnění na rozdíl od pevného a přesného odůvodnění. Proměnná ve fuzzy logice může mít rozsah hodnot pravdivosti mezi 0 a 1, na rozdíl od brát pravdivé nebo nepravdivé v tradičních binárních sadách. Neuronové sítě (NN) nebo umělé neuronové sítě (ANN) je výpočetní model, který je vyvinut na základě biologických neuronových sítí. ANN se skládá z umělých neuronů, které se vzájemně propojují. Typicky ANN přizpůsobuje svou strukturu na základě informací, které k němu přicházejí.

Co je Fuzzy Logic?

Fuzzy Logic patří do rodiny mnohohodnotné logiky. Zaměřuje se na pevné a přibližné odůvodnění na rozdíl od pevného a přesného odůvodnění. Proměnná ve fuzzy logice může mít rozsah hodnot pravdivosti mezi 0 a 1, na rozdíl od převzetí pravdivých nebo nepravdivých v tradičních binárních sadách. Protože pravdivostní hodnota je rozsah, dokáže zvládnout částečnou pravdu. Počátky fuzzy logiky byly poznamenány v roce 1956 zavedením teorie fuzzy množin Lotfi Zadeh. Fuzzy logika poskytuje metodu pro rozhodování na základě nepřesných a nejednoznačných vstupních dat. Fuzzy logika se široce používá pro aplikace v řídicích systémech, protože se velmi podobá tomu, jak se člověk rozhoduje, ale rychleji. Fuzzy logiku lze začlenit do řídicích systémů založených na malých ručních zařízeních na velkých pracovních stanicích s PC.

Co je to neuronové sítě?

ANN je výpočetní model, který je vyvinut na základě biologických neuronových sítí. ANN se skládá z umělých neuronů, které se vzájemně propojují. Typicky ANN přizpůsobuje svou strukturu na základě informací, které k němu přicházejí. Při vývoji systému ANN je třeba dodržovat řadu systematických kroků nazývaných pravidla učení. Proces učení dále vyžaduje, aby se učící data objevila nejlepší provozní bod systému ANN. ANNs lze použít k naučení aproximační funkce pro některá pozorovaná data. Při použití ANN je však třeba vzít v úvahu několik faktorů. Model musí být pečlivě vybrán v závislosti na datech. Používání zbytečně složitých modelů by proces učení ztěžovalo. Výběr správného algoritmu učení je také důležitý, protože některé algoritmy učení fungují lépe s určitými typy dat.

Jaký je rozdíl mezi Fuzzy Logic a neuronovými sítěmi??

Fuzzy logika umožňuje určitá rozhodnutí založená na nepřesných nebo nejednoznačných datech, zatímco ANN se snaží začlenit proces lidského myšlení k řešení problémů bez jejich matematického modelování. Přestože lze obě tyto metody použít k řešení nelineárních problémů a problémů, které nejsou správně specifikovány, nesouvisí. Na rozdíl od logiky Fuzzy se ANN snaží řešit problémy pomocí myšlení v lidském mozku. Dále ANN zahrnuje proces učení, který zahrnuje algoritmy učení a vyžaduje tréninková data. Existují však hybridní inteligentní systémy vyvinuté pomocí těchto dvou metod nazývaných Fuzzy neuronová síť (FNN) nebo Neuro-Fuzzy systém (NFS)..