Różnica między logiką rozmytą a siecią neuronową

Fuzzy Logic vs. Neural Network

Fuzzy Logic należy do rodziny wielowartościowej logiki. Koncentruje się na ustalonym i przybliżonym uzasadnieniu, w przeciwieństwie do ustalonego i dokładnego uzasadnienia. Zmienna w logice rozmytej może przyjmować zakres wartości prawdy od 0 do 1, w przeciwieństwie do przyjmowania wartości true lub false w tradycyjnych zestawach binarnych. Sieci neuronowe (NN) lub sztuczne sieci neuronowe (ANN) to model obliczeniowy opracowany w oparciu o biologiczne sieci neuronowe. ANN składa się ze sztucznych neuronów, które łączą się ze sobą. Zazwyczaj ANN dostosowuje swoją strukturę w oparciu o informacje do niego przychodzące.

Co to jest logika rozmyta?

Fuzzy Logic należy do rodziny wielowartościowej logiki. Koncentruje się na ustalonym i przybliżonym uzasadnieniu, w przeciwieństwie do ustalonego i dokładnego uzasadnienia. Zmienna w logice rozmytej może przyjmować zakres wartości prawdy od 0 do 1, w przeciwieństwie do przyjmowania wartości true lub false w tradycyjnych zestawach binarnych. Ponieważ wartość prawdy jest zakresem, może obsłużyć prawdę częściową. Początek logiki rozmytej został wyznaczony w 1956 r. Wraz z wprowadzeniem teorii zbiorów rozmytych przez Lotfi Zadeha. Logika rozmyta zapewnia metodę podejmowania konkretnych decyzji na podstawie nieprecyzyjnych i niejednoznacznych danych wejściowych. Logika rozmyta jest szeroko stosowana w aplikacjach w systemach sterowania, ponieważ bardzo przypomina to, jak człowiek podejmuje decyzję, ale w szybszy sposób. Logikę rozmytą można włączyć do systemów sterowania opartych na małych urządzeniach przenośnych i dużych stacjach roboczych.

Co to są sieci neuronowe?

ANN jest modelem obliczeniowym opracowanym w oparciu o biologiczne sieci neuronowe. ANN składa się ze sztucznych neuronów, które łączą się ze sobą. Zazwyczaj ANN dostosowuje swoją strukturę w oparciu o informacje do niego przychodzące. Opracowując ANN, należy przestrzegać zestawu systematycznych kroków zwanych zasadami uczenia się. Ponadto proces uczenia się wymaga danych uczenia się w celu odkrycia najlepszego punktu pracy ANN. ANN można wykorzystać do nauki funkcji aproksymacji dla niektórych zaobserwowanych danych. Jednak przy stosowaniu ANN należy wziąć pod uwagę kilka czynników. Model należy starannie wybrać w zależności od danych. Zastosowanie niepotrzebnie złożonych modeli utrudniłoby proces uczenia się. Wybór właściwego algorytmu uczenia się jest również ważny, ponieważ niektóre algorytmy uczenia działają lepiej z niektórymi typami danych.

Jaka jest różnica między logiką rozmytą a sieciami neuronowymi?

Logika rozmyta pozwala na podejmowanie konkretnych decyzji na podstawie nieprecyzyjnych lub niejednoznacznych danych, podczas gdy ANN próbuje włączyć proces myślenia człowieka w celu rozwiązania problemów bez ich matematycznego modelowania. Mimo że obie te metody można wykorzystać do rozwiązania problemów nieliniowych i problemów, które nie są odpowiednio określone, nie są ze sobą powiązane. W przeciwieństwie do logiki rozmytej, ANN próbuje zastosować proces myślenia w ludzkim mózgu, aby rozwiązać problemy. Ponadto ANN obejmuje proces uczenia się, który obejmuje algorytmy uczenia się i wymaga danych szkoleniowych. Istnieją jednak hybrydowe inteligentne systemy opracowane przy użyciu tych dwóch metod zwanych Fuzzy Neural Network (FNN) lub Neuro-Fuzzy System (NFS).