Різниця між нечіткою логікою та нейронною мережею

Нечітка логіка проти нейронної мережі

Нечітка логіка належить до сімейства багатозначних логік. Він зосереджується на фіксованих і приблизних міркуваннях, протилежних фіксованим і точним міркуванням. Змінна в нечіткій логіці може приймати діапазон значень істини між 0 і 1, на відміну від прийняття істинного або помилкового в традиційних бінарних множинах. Нейронні мережі (NN) або штучні нейронні мережі (ANN) - це обчислювальна модель, розроблена на основі біологічних нейронних мереж. ANN складається з штучних нейронів, які з'єднуються один з одним. Як правило, ANN адаптує свою структуру на основі інформації, що надходить до неї.

Що таке нечітка логіка?

Нечітка логіка належить до сімейства багатозначних логік. Він зосереджується на фіксованих і приблизних міркуваннях, протилежних фіксованим і точним міркуванням. Змінна в нечіткій логіці може приймати діапазон значень істини між 0 і 1, на відміну від прийняття істинного або помилкового в традиційних бінарних множинах. Оскільки значення істини є діапазоном, воно може обробляти часткову істину. Початок нечіткої логіки було позначено в 1956 році, коли Лотфі Заде ввів теорію нечітких множин. Нечітка логіка забезпечує метод прийняття певних рішень на основі неточних і неоднозначних вхідних даних. Нечітка логіка широко використовується для застосувань в системах управління, оскільки вона дуже нагадує, як людина приймає рішення, але швидше. Нечітка логіка може бути вбудована в системи управління на основі невеликих портативних пристроїв до великих робочих станцій ПК.

Що таке нейронні мережі?

ANN - це обчислювальна модель, розроблена на основі біологічних нейронних мереж. ANN складається з штучних нейронів, які з'єднуються один з одним. Як правило, ANN адаптує свою структуру на основі інформації, що надходить до неї. Набір систематичних кроків, званих правилами навчання, слід дотримуватися при розробці ANN. Крім того, процес навчання вимагає вивчення даних для виявлення найкращої операційної точки ANN. ANN можна використовувати для вивчення функції наближення деяких спостережуваних даних. Але при застосуванні ANN необхідно враховувати кілька факторів. Модель слід ретельно вибирати залежно від даних. Використання надмірно складних моделей ускладнить процес навчання. Вибір правильного алгоритму навчання також важливий, оскільки деякі алгоритми навчання краще працюють з певними типами даних.

Яка різниця між нечіткою логікою та нейронними мережами?

Нечітка логіка дозволяє приймати певні рішення на основі неточних або неоднозначних даних, тоді як АНН намагається включити людський процес мислення для вирішення проблем, не математично моделюючи їх. Незважаючи на те, що обидва ці способи можна використовувати для вирішення нелінійних задач та проблем, які не визначені належним чином, вони не пов'язані між собою. На відміну від нечіткої логіки, АНН намагається застосувати процес мислення в мозку людини для вирішення проблем. Крім того, ANN включає навчальний процес, який включає алгоритми навчання та вимагає навчальних даних. Але є гібридні інтелектуальні системи, розроблені за допомогою цих двох методів під назвою Fuzzy Neural Network (FNN) або Neuro-Fuzzy System (NFS).