Skillnad mellan Fuzzy Logic och Neural Network

Fuzzy Logic vs Neural Network

Fuzzy Logic tillhör familjen av många värderade logik. Den fokuserar på fast och approximativ resonemang i motsats till fast och exakt resonemang. En variabel i fuzzy logic kan ta ett sanningvärdesintervall mellan 0 och 1, i motsats till att man tar sant eller falskt i traditionella binära uppsättningar. Neurala nätverk (NN) eller artificiella neurala nätverk (ANN) är en beräkningsmodell som utvecklas baserat på de biologiska neurala nätverken. En ANN består av artificiella neuroner som förbinder med varandra. Vanligtvis anpassar en ANN sin struktur utifrån den information som kommer till den.

Vad är Fuzzy Logic?

Fuzzy Logic tillhör familjen av många värderade logik. Den fokuserar på fast och approximativ resonemang i motsats till fast och exakt resonemang. En variabel i fuzzy logic kan ta ett sanningvärdesintervall mellan 0 och 1, i motsats till att man tar sant eller falskt i traditionella binära uppsättningar. Eftersom sanningsvärdet är ett intervall kan det hantera partiell sanning. Början av fuzzy logik märktes 1956, med introduktionen av fuzzy setteori av Lotfi Zadeh. Fuzzy logic ger en metod för att fatta bestämda beslut baserat på oklara och tvetydiga inmatningsdata. Fuzzy logic används ofta för applikationer i styrsystem, eftersom det liknar hur en människa fattar beslut men på ett snabbare sätt. Fuzzy logic kan införlivas i styrsystem baserat på små handhållna enheter till stora PC-arbetsstationer.

Vad är neurala nätverk?

ANN är en beräkningsmodell som utvecklas baserat på de biologiska neurala nätverk. En ANN består av artificiella neuroner som förbinder med varandra. Vanligtvis anpassar en ANN sin struktur utifrån den information som kommer till den. En uppsättning systematiska steg som kallas inlärningsregler måste följas när man utvecklar en ANN. Vidare kräver inlärningsprocessen att lärandedata ska upptäcka ANNs bästa arbetspunkt. ANNs kan användas för att lära sig en approximationsfunktion för vissa observerade data. Men när man ansöker ANN, finns det flera faktorer man måste överväga. Modellen måste väljas noggrant beroende på data. Att använda onödigt komplicerade modeller skulle göra lärandeprocessen svårare. Att välja rätt inlärningsalgoritm är också viktig, eftersom vissa inlärningsalgoritmer fungerar bättre med vissa typer av data.

Vad är skillnaden mellan Fuzzy Logic och Neural Networks?

Fuzzy logic gör det möjligt att fatta bestämda beslut baserat på oklara eller tvetydiga data, medan ANN försöker införliva mänsklig tänkande för att lösa problem utan att matematiskt modellera dem. Även om båda dessa metoder kan användas för att lösa olinjära problem och problem som inte är korrekt angivna, är de inte relaterade. I motsats till Fuzzy logic försöker ANN att tillämpa tankeprocessen i människans hjärna för att lösa problem. Vidare innehåller ANN en inlärningsprocess som involverar inlärningsalgoritmer och kräver träningsdata. Men det finns hybrid intelligenta system som utvecklats med dessa två metoder som kallas Fuzzy Neural Network (FNN) eller Neuro-Fuzzy System (NFS).