Perbezaan antara logik kabur dan rangkaian saraf

Logik Fuzzy vs Neural Network

Logik kabur milik keluarga logik bernilai banyak. Ia memberi tumpuan kepada penalaran tetap dan anggaran yang menentang penalaran tetap dan tepat. Pembolehubah dalam logik kabur boleh mengambil julat nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbanding dengan mengambil benar atau palsu dalam set binari tradisional. Rangkaian Neural (NN) atau Rangkaian Neural Buatan (ANN) adalah model pengiraan yang dibangunkan berdasarkan rangkaian saraf biologi. Ann terdiri daripada neuron buatan yang saling menghubungkan. Biasanya, Ann menyesuaikan strukturnya berdasarkan maklumat yang datang kepadanya.

Apa itu logik kabur?

Logik kabur milik keluarga logik bernilai banyak. Ia memberi tumpuan kepada penalaran tetap dan anggaran yang menentang penalaran tetap dan tepat. Pembolehubah dalam logik kabur boleh mengambil julat nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbanding dengan mengambil benar atau palsu dalam set binari tradisional. Oleh kerana nilai kebenaran adalah julat, ia dapat mengendalikan kebenaran separa. Permulaan logik kabur ditandakan pada tahun 1956, dengan pengenalan teori set kabur oleh Lotfi Zadeh. Logik Fuzzy menyediakan kaedah untuk membuat keputusan yang pasti berdasarkan data input yang tidak tepat dan samar -samar. Logik Fuzzy digunakan secara meluas untuk aplikasi dalam sistem kawalan, kerana ia menyerupai bagaimana manusia membuat keputusan tetapi dengan lebih cepat. Logik Fuzzy boleh dimasukkan ke dalam sistem mengawal berdasarkan peranti pegang tangan kecil ke stesen kerja PC yang besar.

Apakah rangkaian saraf?

Ann adalah model pengiraan yang dibangunkan berdasarkan rangkaian saraf biologi. Ann terdiri daripada neuron buatan yang saling menghubungkan. Biasanya, Ann menyesuaikan strukturnya berdasarkan maklumat yang datang kepadanya. Satu set langkah sistematik yang dipanggil peraturan pembelajaran perlu diikuti semasa membangunkan Ann. Selanjutnya, proses pembelajaran memerlukan data pembelajaran untuk menemui titik operasi terbaik Ann. ANN boleh digunakan untuk mempelajari fungsi penghampiran untuk beberapa data yang diperhatikan. Tetapi ketika memohon Ann, ada beberapa faktor yang harus dipertimbangkan. Model ini harus dipilih dengan teliti bergantung pada data. Menggunakan model yang tidak perlu kompleks akan menjadikan proses pembelajaran lebih sukar. Memilih algoritma pembelajaran yang betul juga penting, kerana beberapa algoritma pembelajaran lebih baik dengan jenis data tertentu.

Apakah perbezaan antara logik kabur dan rangkaian saraf?

Logik Fuzzy membolehkan membuat keputusan yang pasti berdasarkan data yang tidak tepat atau samar -samar, sedangkan Ann cuba menggabungkan proses pemikiran manusia untuk menyelesaikan masalah tanpa memodelkannya secara matematik. Walaupun kedua -dua kaedah ini boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah tak linear, dan masalah yang tidak ditentukan dengan betul, mereka tidak berkaitan. Berbeza dengan logik kabur, Ann cuba menerapkan proses pemikiran di otak manusia untuk menyelesaikan masalah. Selanjutnya, Ann merangkumi proses pembelajaran yang melibatkan algoritma pembelajaran dan memerlukan data latihan. Tetapi terdapat sistem pintar hibrid yang dibangunkan menggunakan kedua-dua kaedah ini yang dipanggil rangkaian saraf fuzzy (FNN) atau sistem neuro-fuzzy (NFS).