Fuzzy Logic vs Neural Network
Fuzzy Logic a sokértékű logika családjába tartozik. A rögzített és közelítő érvelésre összpontosít, szemben a rögzített és egzakt érveléssel. A fuzzy logika változója 0 és 1 közötti igazságérték-tartományt vehet fel, szemben a hagyományos bináris halmazok igaz vagy hamis értékével. A neurális hálózatok (NN) vagy mesterséges neurális hálózatok (ANN) egy számítási modell, amelyet a biológiai neurális hálózatok alapján fejlesztettek ki. Az ANN mesterséges neuronokból áll, amelyek egymással kapcsolatban állnak. Az ANN általában a hozzá érkező információk alapján módosítja a szerkezetét.
Mi az a fuzzy Logic?
Fuzzy Logic a sokértékű logika családjába tartozik. A rögzített és közelítő érvelésre összpontosít, szemben a rögzített és egzakt érveléssel. A fuzzy logika változója 0 és 1 közötti igazságérték-tartományt vehet fel, szemben a hagyományos bináris halmazok igaz vagy hamis értékével. Mivel az igazságérték egy tartomány, képes kezelni a részigazságot. A fuzzy logika kezdetét 1956-ban jelölték meg, amikor Lotfi Zadeh bevezette a fuzzy halmazelméletet. A fuzzy logika módszert biztosít a pontatlan és kétértelmű bemeneti adatok alapján határozott döntések meghozatalára. A fuzzy logikát széles körben használják vezérlőrendszerekben, mivel nagyon hasonlít az ember döntéseire, de gyorsabban. A fuzzy logika beépíthető a kis kézi eszközökön alapuló vezérlőrendszerekbe a nagy számítógépes munkaállomásokig.
Mi az a neurális hálózat?
Az ANN egy számítási modell, amelyet a biológiai neurális hálózatok alapján fejlesztettek ki. Az ANN mesterséges neuronokból áll, amelyek egymással kapcsolatban állnak. Az ANN általában a hozzá érkező információk alapján módosítja a szerkezetét. A tanulási szabályoknak nevezett szisztematikus lépések sorozatát kell követni az ANN fejlesztése során. Ezenkívül a tanulási folyamat tanulási adatokat igényel az ANN legjobb működési pontjának felfedezéséhez. Az ANN-ok segítségével néhány megfigyelt adat közelítő függvényét tanulhatjuk meg. Az ANN alkalmazásakor azonban több tényezőt is figyelembe kell venni. A modellt az adatoktól függően gondosan kell kiválasztani. A szükségtelenül összetett modellek használata megnehezítené a tanulási folyamatot. A megfelelő tanulási algoritmus kiválasztása is fontos, mivel egyes tanulóalgoritmusok bizonyos típusú adatokkal jobban teljesítenek.
Mi a különbség a fuzzy logic és a neurális hálózatok között?
A fuzzy logika lehetővé teszi a pontatlan vagy kétértelmű adatok alapján határozott döntések meghozatalát, míg az ANN megpróbálja beépíteni az emberi gondolkodási folyamatokat a problémák matematikai modellezése nélkül történő megoldására. Bár mindkét módszer használható nemlineáris és nem megfelelően meghatározott problémák megoldására, nem kapcsolódnak egymáshoz. A fuzzy logikával ellentétben az ANN az emberi agy gondolkodási folyamatát próbálja alkalmazni problémák megoldására. Ezenkívül az ANN olyan tanulási folyamatot tartalmaz, amely tanulási algoritmusokat foglal magában, és betanítási adatokat igényel. De vannak hibrid intelligens rendszerek, amelyeket ezzel a két módszerrel fejlesztettek ki, úgynevezett Fuzzy Neural Network (FNN) vagy Neuro-Fuzzy System (NFS) néven.
