Размита логика срещу невронна мрежа
Размитата логика принадлежи към семейството на многоценната логика. Той се фокусира върху фиксирани и приблизителни разсъждения за разлика от фиксираните и точни разсъждения. Променлива в размита логика може да приеме диапазон на стойността на истината между 0 и 1, за разлика от приемането на true или false в традиционните двоични набори. Невронни мрежи (NN) или изкуствени невронни мрежи (ANN) е изчислителен модел, който е разработен въз основа на биологичните невронни мрежи. ANN се състои от изкуствени неврони, които се свързват помежду си. Обикновено ANN адаптира структурата си въз основа на информацията, която идва към него.
Какво е Fuzzy Logic?
Размитата логика принадлежи към семейството на многоценната логика. Той се фокусира върху фиксирани и приблизителни разсъждения за разлика от фиксираните и точни разсъждения. Променливата в размитата логика може да приеме диапазон на стойността на истината между 0 и 1, за разлика от приемането на true или false в традиционните двоични набори. Тъй като стойността на истината е диапазон, тя може да обработва частична истина. Началото на размитата логика е отбелязано през 1956 г. с въвеждането на теория на размитите множества от Lotfi Zadeh. Размитата логика предоставя метод за вземане на категорични решения въз основа на неточни и двусмислени входни данни. Размитата логика се използва широко за приложения в системите за управление, тъй като тя много прилича на това как човек взема решение, но по-бързо. Размитата логика може да бъде включена в системите за управление, базирани на малки преносими устройства към големи работни станции на компютър.
Какво е невронни мрежи?
ANN е изчислителен модел, който е разработен въз основа на биологичните невронни мрежи. ANN се състои от изкуствени неврони, които се свързват помежду си. Обикновено ANN адаптира структурата си въз основа на информацията, която идва към него. При разработването на ANN трябва да се спазва набор от систематични стъпки, наречени правила за обучение. Освен това процесът на обучение изисква данни за обучение, за да се открие най-добрата оперативна точка на ANN. ANN могат да се използват, за да се научи функция за сближаване на някои наблюдавани данни. Но когато прилагате ANN, има няколко фактора, които трябва да имате предвид. Моделът трябва да бъде внимателно подбран в зависимост от данните. Използването на ненужно сложни модели би затруднило учебния процес. Изборът на правилния алгоритъм за обучение също е важен, тъй като някои алгоритми за обучение се представят по-добре с определени видове данни.
Каква е разликата между Fuzzy Logic и Neural Networks?
Размитата логика позволява вземането на категорични решения въз основа на неточни или двусмислени данни, докато ANN се опитва да включи процеса на човешкото мислене за решаване на проблеми, без да ги моделира математически. Въпреки че и двата метода могат да се използват за решаване на нелинейни проблеми и проблеми, които не са правилно посочени, те не са свързани. За разлика от размитата логика, ANN се опитва да приложи мисловния процес в човешкия мозък за решаване на проблеми. Освен това, ANN включва процес на обучение, който включва алгоритми за обучение и изисква данни за обучение. Но има хибридни интелигентни системи, разработени с помощта на тези два метода, наречени Fuzzy Neural Network (FNN) или Neuro-Fuzzy System (NFS).
