Ero sumea logiikan ja hermoverkon välillä

Sumea logiikka vs. hermoverkko

Fuzzy Logic kuuluu moniarvoisen logiikan perheeseen. Se keskittyy kiinteään ja likimääräiseen päättelyyn, kiinteän ja tarkan päättelyn sijaan. Sumuisen logiikan muuttuja voi ottaa totuusarvon välillä 0 - 1, toisin kuin totta tai vääriä perinteisissä binaarisarjoissa. Neuraaliverkot (NN) tai keinotekoiset neuroverkot (ANN) on laskennallinen malli, joka kehitetään biologisten hermoverkkojen perusteella. ANN koostuu keinotekoisista neuroneista, jotka ovat yhteydessä toisiinsa. Tyypillisesti ANN mukauttaa rakennettaan sille saatujen tietojen perusteella.

Mikä on sumea logiikka?

Fuzzy Logic kuuluu moniarvoisen logiikan perheeseen. Se keskittyy kiinteään ja likimääräiseen päättelyyn, kiinteän ja tarkan päättelyn sijaan. Sumuisen logiikan muuttuja voi ottaa totuusarvon välillä 0 - 1, toisin kuin totta tai vääriä perinteisissä binaarisarjoissa. Koska totuuden arvo on alue, se voi käsitellä osittaista totuutta. Sumea logiikan alku merkittiin vuonna 1956, kun Lotfi Zadeh esitteli sumea joukko-teoria. Sumuinen logiikka tarjoaa menetelmän tehdä tarkkoja päätöksiä epätarkkojen ja epäselvien syöttötietojen perusteella. Sumuista logiikkaa käytetään laajasti ohjausjärjestelmien sovelluksissa, koska se muistuttaa läheisesti kuinka ihminen tekee päätöksen, mutta nopeammin. Sumea logiikka voidaan sisällyttää ohjausjärjestelmiin, jotka perustuvat pieniin kämmenlaitteisiin suuriin PC-työasemiin.

Mikä on hermoverkot?

ANN on laskennallinen malli, joka on kehitetty biologisiin hermoverkkoihin perustuen. ANN koostuu keinotekoisista neuroneista, jotka ovat yhteydessä toisiinsa. Tyypillisesti ANN mukauttaa rakennettaan sille saatujen tietojen perusteella. ANN: n kehittämisessä on noudatettava järjestelmällisiä vaiheita, joita kutsutaan oppimissääntöiksi. Lisäksi oppimisprosessi vaatii oppimistietoa ANN: n parhaan toimintapisteen löytämiseksi. ANNS: ää voidaan käyttää oppimaan lähentämistoiminto joillekin havaituille tiedoille. Mutta ANN: ta sovellettaessa on otettava huomioon useita tekijöitä. Malli on valittava huolellisesti tiedoista riippuen. Tarpeettoman monimutkaisten mallien käyttö vaikeuttaisi oppimisprosessia. Oikean oppimisalgoritmin valinta on myös tärkeää, koska jotkut oppimisalgoritmit toimivat paremmin tietyntyyppisiin tietoihin.

Mikä ero on sumeaan logiikkaan ja hermoverkkoihin??

Sumuinen logiikka antaa mahdollisuuden tehdä tarkkoja päätöksiä epätarkkojen tai epäselvien tietojen perusteella, kun taas ANN yrittää sisällyttää ihmisen ajatteluprosessin ongelmien ratkaisemiseksi ilman, että niitä matemaattisesti mallinnettaisiin. Vaikka molempia näitä menetelmiä voidaan käyttää epälineaaristen ongelmien ja ongelmien, joita ei ole määritetty oikein, ratkaisemiseksi, ne eivät ole yhteydessä toisiinsa. Toisin kuin sumea logiikka, ANN yrittää soveltaa ihmisen aivojen ajatteluprosessia ongelmien ratkaisemiseksi. Lisäksi ANN sisältää oppimisprosessin, joka sisältää oppimisalgoritmeja ja vaatii harjoitustietoja. Mutta on olemassa hybridi-älykkäitä järjestelmiä, jotka on kehitetty käyttämällä näitä kahta menetelmää nimeltä Fuzzy Neural Network (FNN) tai Neuro-Fuzzy System (NFS)..