Ero Sumean Logiikan Ja Hermoverkon Välillä

2024 Kirjoittaja: Mildred Bawerman | [email protected]. Viimeksi muokattu: 2023-12-16 08:38

Sumea logiikka vs. hermoverkko

Fuzzy Logic kuuluu moniarvoisen logiikan perheeseen. Se keskittyy kiinteään ja likimääräiseen päättelyyn, joka on vastoin kiinteää ja tarkkaa päättelyä. Muuttuja sumeassa logiikassa voi ottaa totuusarvon 0: n ja 1: n välillä, toisin kuin tosi tai epätosi perinteisissä binaarisarjoissa. Neuroverkot (NN) tai keinotekoiset hermoverkot (ANN) on laskennallinen malli, joka kehitetään biologisten hermoverkkojen perusteella. ANN koostuu keinotekoisista hermosoluista, jotka ovat yhteydessä toisiinsa. Tyypillisesti ANN mukauttaa rakennettaan saamiensa tietojen perusteella.

Mikä on sumea logiikka?

Fuzzy Logic kuuluu moniarvoisen logiikan perheeseen. Se keskittyy kiinteään ja likimääräiseen päättelyyn, joka on vastoin kiinteää ja tarkkaa päättelyä. Muuttuja sumeassa logiikassa voi ottaa totuusarvon 0: n ja 1: n välillä, toisin kuin tosi tai epätosi perinteisissä binaarisarjoissa. Koska totuusarvo on alue, se pystyy käsittelemään osittaisen totuuden. Sumean logiikan alku leimattiin vuonna 1956, kun Lotfi Zadeh otti käyttöön sumean joukon teorian. Fuzzy-logiikka tarjoaa menetelmän tehdä tarkkoja päätöksiä epätarkan ja epäselvän syötetiedon perusteella. Fuzzy-logiikkaa käytetään laajalti ohjausjärjestelmien sovelluksissa, koska se muistuttaa läheisesti sitä, miten ihminen tekee päätöksen, mutta nopeammin. Sumea logiikka voidaan sisällyttää pieniin kämmenlaitteisiin perustuvien ohjausjärjestelmien ohjaamiseen suuriin PC-työasemiin.

Mikä on hermoverkot?

ANN on laskennallinen malli, joka kehitetään biologisten hermoverkkojen perusteella. ANN koostuu keinotekoisista hermosoluista, jotka ovat yhteydessä toisiinsa. Tyypillisesti ANN mukauttaa rakennettaan saamiensa tietojen perusteella. ANN: n kehittämisessä on noudatettava joukkoa systemaattisia vaiheita, joita kutsutaan oppimissäännöiksi. Lisäksi oppimisprosessi edellyttää oppimistietoja ANN: n parhaan toimintapisteen löytämiseksi. ANN-arvoja voidaan käyttää oppimaan approksimointitoiminto joillekin havaituille tiedoille. Mutta sovellettaessa ANN: ää on otettava huomioon useita tekijöitä. Malli on valittava huolellisesti tiedoista riippuen. Tarpeettoman monimutkaisten mallien käyttö vaikeuttaisi oppimisprosessia. Oikean oppimisalgoritmin valinta on myös tärkeää, koska jotkut oppimisalgoritmit toimivat paremmin tietyntyyppisten tietojen kanssa.

Mikä on ero sumean logiikan ja hermoverkkojen välillä?

Sumea logiikka antaa mahdollisuuden tehdä tarkkoja päätöksiä epätarkan tai epäselvän datan perusteella, kun taas ANN yrittää sisällyttää ihmisen ajatteluprosessin ongelmien ratkaisemiseen mallittamatta niitä matemaattisesti. Vaikka molempia menetelmiä voidaan käyttää epälineaaristen ongelmien ratkaisemiseen ja ongelmiin, joita ei ole määritelty oikein, ne eivät liity toisiinsa. Päinvastoin kuin sumea logiikka, ANN yrittää soveltaa ihmisen aivoissa olevaa ajatteluprosessia ongelmien ratkaisemiseen. Lisäksi ANN sisältää oppimisprosessin, johon sisältyy oppimisalgoritmeja ja joka vaatii harjoitustietoja. Mutta on olemassa älykkäitä hybridijärjestelmiä, jotka on kehitetty käyttämällä näitä kahta menetelmää, joita kutsutaan Fuzzy Neural Network (FNN) tai Neuro-Fuzzy System (NFS).