Razlika između neizrazite logike i neuronske mreže

Fuzzy Logic vs Neuralna mreža

Fuzzy Logic spada u obitelj mnogočlanih logika. Usredotočuje se na fiksno i približno rezonovanje koje je suprotno fiksnom i točnom obrazloženju. Varijabla u nejasnoj logici može uzeti vrijednost vrijednosti istine između 0 i 1, nasuprot uzimanju istinite ili lažne u tradicionalnim binarnim skupovima. Neuronske mreže (NN) ili umjetne neuronske mreže (ANN) računski je model koji se razvija na temelju bioloških neuronskih mreža. ANN čine umjetni neuroni koji se međusobno povezuju. ANN obično koristi strukturu na temelju informacija koje dolaze do njega.

Što je neizrazita logika?

Fuzzy Logic spada u obitelj mnogočlanih logika. Usredotočuje se na fiksno i približno rezonovanje koje je suprotno fiksnom i točnom obrazloženju. Varijabla u nejasnoj logici može uzeti vrijednost vrijednosti istine između 0 i 1, nasuprot uzimanju istinite ili lažne u tradicionalnim binarnim skupovima. Budući da je vrijednost istine raspon, može se nositi s djelomičnom istinom. Početak neizrazite logike obilježen je 1956., uvođenjem teorije neizrazitih skupova Lotfija Zadeha. Nejasna logika pruža metodu donošenja definitivnih odluka na temelju nepreciznih i dvosmislenih ulaznih podataka. Nejasna se logika naširoko koristi za aplikacije u upravljačkim sustavima, jer jako nalikuje načinu na koji čovjek donosi odluku, ali na brži način. Nejasna se logika može uključiti u upravljačke sustave temeljene na malim ručnim uređajima na velikim radnim stanicama računala.

Što su neuronske mreže?

ANN je računski model koji je razvijen na temelju bioloških neuronskih mreža. ANN čine umjetni neuroni koji se međusobno povezuju. ANN obično koristi strukturu na temelju informacija koje dolaze do njega. Pri izradi ANN-a potrebno je slijediti niz sistemskih koraka koji se nazivaju pravila učenja. Nadalje, proces učenja zahtijeva podatke za učenje kako bi se otkrila najbolja radna točka ANN-a. ANN-ovi se mogu koristiti za učenje aproksimacijske funkcije za neke promatrane podatke. Ali pri primjeni ANN-a mora se uzeti u obzir nekoliko čimbenika. Model mora biti pažljivo odabran, ovisno o podacima. Korištenje nepotrebno složenih modela otežalo bi proces učenja. Odabir ispravnog algoritma učenja također je važan, jer neki algoritmi učenja bolje rade s određenim vrstama podataka.

Koja je razlika između neizrazite logike i neuronske mreže?

Nejasna logika omogućuje donošenje definitivnih odluka na temelju nepreciznih ili dvosmislenih podataka, dok ANN pokušava ugraditi proces ljudskog razmišljanja u rješavanje problema bez matematičkog modeliranja. Iako se obje ove metode mogu koristiti za rješavanje nelinearnih problema i problema koji nisu pravilno specificirani, nisu povezani. Nasuprot nejasnoj logici, ANN pokušava primijeniti proces razmišljanja u ljudskom mozgu za rješavanje problema. Nadalje, ANN uključuje proces učenja koji uključuje algoritme učenja i zahtijeva podatke o obuci. No, postoje hibridni inteligentni sustavi razvijeni korištenjem ove dvije metode pod nazivom Fuzzy Neural Network (FNN) ili Neuro-Fuzzy System (NFS).