Diferența Dintre Logica Fuzzy și Rețeaua Neuronală

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Modificat ultima dată: 2023-12-16 08:41

Fuzzy Logic vs Neural Network

Fuzzy Logic aparține familiei logicii cu 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 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 pe baza informațiilor care îi vin.

Ce este Fuzzy Logic?

Fuzzy Logic aparține familiei logicii cu 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 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 seturilor fuzzy de către Lotfi Zadeh. Logica fuzzy oferă o metodă de a lua decizii definite pe baza datelor de intrare imprecise și ambigue. Logica fuzzy este utilizată pe scară largă pentru aplicațiile din sistemele de control, deoarece seamănă foarte 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 pe stații de lucru mari pentru PC.

Ce este 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 îi vin. Un set de pași sistematici numiți reguli de învățare trebuie urmat atunci când se dezvoltă un ANN. Mai mult, procesul de învățare necesită date de învățare pentru a descoperi cel mai bun punct de operare al ANN. ANN-urile pot fi utilizate pentru a învăța o funcție de aproximare pentru unele date observate. Dar atunci când aplicați ANN, trebuie să țineți cont de mai mulți factori. Modelul trebuie selectat cu atenție în funcție de date. Folosirea unor modele inutil de complexe ar face procesul de învățare mai greu. Alegerea algoritmului corect de învățare este, de asemenea, importantă, deoarece unii algoritmi de învățare funcționează mai bine cu anumite tipuri de date.

Care este diferența dintre Fuzzy Logic și Neural Networks?

Logica fuzzy permite luarea unor decizii clare 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 rezolvarea problemelor neliniare și a problemelor care nu sunt specificate în mod corespunzător, ele nu sunt legate. Spre deosebire de logica Fuzzy, ANN încearcă să aplice procesul de gândire din creierul uman pentru a rezolva problemele. În plus, ANN include un proces de învățare care implică algoritmi de învățare și necesită date de instruire. Dar există sisteme inteligente hibride dezvoltate folosind aceste două metode numite Fuzzy Neural Network (FNN) sau Neuro-Fuzzy System (NFS).