Fuzzy Logic vs Neural Network
A Fuzzy Logic a sokra értékelt logika családjába tartozik. A rögzített és közelítő érvelésre összpontosít, szemben a rögzített és pontos érveléssel. A fuzzy logika változója 0 és 1 közötti igazságérték-tartományt vehet fel, szemben azzal, hogy a hagyományos bináris halmazokban igaz vagy hamis értéket vesz fel. Az ideghálózatok (NN) vagy a mesterséges ideghálózatok (ANN) egy számítási modell, amelyet a biológiai ideghálózatok alapján fejlesztenek ki. Az ANN mesterséges neuronokból áll, amelyek összekapcsolódnak egymással. Általában az ANN a hozzá érkező információk alapján alakítja ki szerkezetét.
Mi az a Fuzzy Logic?
A Fuzzy Logic a sokra értékelt logika családjába tartozik. A fix és közelítő érvelésre összpontosít, szemben a rögzített és pontos érveléssel. A fuzzy logika változója 0 és 1 közötti igazságérték-tartományt vehet fel, szemben azzal, hogy a hagyományos bináris halmazokban igaz vagy hamis értéket vesz fel. Mivel az igazság értéke egy tartomány, képes kezelni a részleges igazságot. A fuzzy logika kezdetét 1956-ban jelölték meg, Lotfi Zadeh bevezette a fuzzy halmaz elméletét. A fuzzy logika módszert kínál a határozatok pontatlan és kétértelmű bemeneti adatok alapján történő meghozatalára. A fuzzy logikát széles körben használják a vezérlő rendszerek alkalmazásaihoz, mivel nagyon hasonlít arra, hogy az ember hogyan dönt, de gyorsabban. A fuzzy logika beépíthető a kis kézi eszközökön alapuló rendszerek irányításához a nagy PC-s munkaállomásokig.
Mi az a neurális hálózatok?
Az ANN egy számítási modell, amelyet a biológiai ideghálózatok alapján fejlesztenek ki. Az ANN mesterséges neuronokból áll, amelyek összekapcsolódnak egymással. Jellemzően az ANN a hozzá érkező információk alapján alakítja ki szerkezetét. Az ANN kidolgozásakor szisztematikus lépések halmazát kell követni, amelyeket tanulási szabályoknak hívnak. Ezenkívül a tanulási folyamathoz tanulási adatokra van szükség az ANN legjobb működési pontjának felfedezéséhez. Az ANN-ok segítségével meg lehet tanulni a megfigyelt adatok közelítő függvényét. Az ANN alkalmazásakor azonban számos tényezőt figyelembe kell venni. A modellt az adatoktól függően gondosan kell kiválasztani. Feleslegesen összetett modellek használata megnehezítené a tanulási folyamatot. A helyes tanulási algoritmus kiválasztása szintén fontos, mivel egyes tanulási algoritmusok bizonyos típusú adatokkal jobban teljesítenek.
Mi a különbség a Fuzzy Logic és a Neural Networks között?
A fuzzy logika lehetővé teszi a határozatok pontatlan vagy kétértelmű adatok alapján történő meghozatalát, míg az ANN megpróbálja beépíteni az emberi gondolkodás folyamatát a problémák megoldására matematikai modellezés nélkül. Annak ellenére, hogy mindkét módszer alkalmazható a nemlineáris problémák és a nem megfelelően meghatározott problémák megoldására, ezek nem kapcsolódnak egymáshoz. A Fuzzy logikával ellentétben az ANN megpróbálja a gondolkodás folyamatát az emberi agyban alkalmazni a problémák megoldására. Ezenkívül az ANN magában foglal egy olyan tanulási folyamatot, amely algoritmusok tanulásával jár és képzési adatokat igényel. De vannak hibrid intelligens rendszerek, amelyeket e két módszer alkalmazásával fejlesztettek ki, úgynevezett Fuzzy Neural Network (FNN) vagy Neuro-Fuzzy System (NFS).
