Forskjellen mellom Fuzzy Logic og Neural Network

Fuzzy Logic vs Neural Network

Fuzzy Logic tilhører familien av mangeverdige logikk. Den fokuserer på fast og omtrentlig resonnement i motsetning til fast og nøyaktig begrunnelse. En variabel i fuzzy logikk kan ta et sannhetsverdierområde mellom 0 og 1, i motsetning til å ta sant eller falskt i tradisjonelle binære sett. Nevrale nettverk (NN) eller kunstige nevrale nettverk (ANN) er en beregningsmodell som er utviklet basert på biologiske nevrale nettverk. En ANN består av kunstige nevroner som forbinder med hverandre. Vanligvis tilpasser en ANN sin struktur basert på informasjonen som kommer til den.

Hva er Fuzzy Logic?

Fuzzy Logic tilhører familien av mangeverdige logikk. Den fokuserer på fast og omtrentlig resonnement i motsetning til fast og nøyaktig begrunnelse. En variabel i fuzzy logikk kan ta et sannhetsverdierområde mellom 0 og 1, i motsetning til å ta sant eller falskt i tradisjonelle binære sett. Siden sannhetsverdien er en rekkevidde, kan den håndtere delvis sannhet. Begynnelsen av fuzzy logikk ble markert i 1956, med introduksjonen av fuzzy set teori av Lotfi Zadeh. Fuzzy logic gir en metode for å ta bestemte beslutninger basert på upresise og tvetydige inngangsdata. Fuzzy logikk er mye brukt til applikasjoner i styresystemer, siden det ligner på en måte som et menneske foretar avgjørelse, men på raskere måte. Fuzzy logic kan innlemmes i styresystemer basert på små håndholdte enheter til store PC-arbeidsstasjoner.

Hva er Neural Networks?

ANN er en beregningsmodell som er utviklet basert på biologiske nevrale nettverk. En ANN består av kunstige nevroner som forbinder med hverandre. Vanligvis tilpasser en ANN sin struktur basert på informasjonen som kommer til den. Et sett med systematiske trinn kalt læringsregler må følges når man utvikler et ANN. Videre krever læringsprosessen læringsdata for å finne det beste operasjonsstedet til ANN. ANNs kan brukes til å lære en tilnærmingsfunksjon for noen observerte data. Men når det gjelder ANN, er det flere faktorer man må vurdere. Modellen må nøye velges avhengig av dataene. Å bruke unødvendig komplekse modeller vil gjøre læringsprosessen vanskeligere. Å velge riktig læring algoritme er også viktig, siden noen læring algoritmer utfører bedre med visse typer data.

Hva er forskjellen mellom Fuzzy Logic og Neural Networks?

Fuzzy logic gjør det mulig å ta bestemte beslutninger basert på upresise eller tvetydige data, mens ANN forsøker å inkorporere menneskelig tenkningsprosess for å løse problemer uten matematisk modellering av dem. Selv om begge disse metodene kan brukes til å løse ikke-lineære problemer og problemer som ikke er riktig angitt, er de ikke relaterte. I motsetning til fuzzy logikk forsøker ANN å bruke tenkningsprosessen i den menneskelige hjerne for å løse problemer. Videre inneholder ANN en læringsprosess som involverer læringalgoritmer og krever opplæringsdata. Men det er hybrid intelligente systemer utviklet ved hjelp av disse to metodene kalt Fuzzy Neural Network (FNN) eller Neuro-Fuzzy System (NFS).