Fuzzy Logic vs Neural Network
Fuzzy Logic behoort aan die familie van veelwaarde-logika. Dit fokus op vaste en benaderde redenasie in teenstelling met vaste en presiese redenasie. 'n Veranderlike in fuzzy logika kan 'n waarheidwaardereeks tussen 0 en 1 neem, in teenstelling met die neem van waar of onwaar in tradisionele binêre stelle. Neurale netwerke (NN) of kunsmatige neurale netwerke (ANN) is 'n berekeningsmodel wat op grond van die biologiese neurale netwerke ontwikkel word. 'n ANN bestaan uit kunsmatige neurone wat met mekaar verbind. Tipies pas 'n ANN sy struktuur aan op grond van die inligting wat daarheen kom.
Wat is Fuzzy Logic?
Fuzzy Logic behoort aan die familie van veelwaarde-logika. Dit fokus op vaste en benaderde redenasie in teenstelling met vaste en presiese redenasie. 'n Veranderlike in fuzzy logika kan 'n waarheidwaardereeks tussen 0 en 1 neem, in teenstelling met die neem van waar of onwaar in tradisionele binêre stelle. Aangesien die waarheidswaarde 'n reeks is, kan dit gedeeltelike waarheid hanteer. Die begin van fuzzy logika is in 1956 gemerk, met die bekendstelling van fuzzy set-teorie deur Lotfi Zadeh. Fuzzy logic bied 'n metode om definitiewe besluite te neem gebaseer op onakkurate en dubbelsinnige insetdata. Fuzzy logic word wyd gebruik vir toepassings in beheerstelsels, aangesien dit baie ooreenstem met hoe 'n mens besluite neem, maar op 'n vinniger manier. Fuzzy logika kan geïnkorporeer word in beheerstelsels gebaseer op klein handtoestelle na groot rekenaarwerkstasies.
Wat is neurale netwerke?
ANN is 'n berekeningsmodel wat ontwikkel is op grond van die biologiese neurale netwerke. 'n ANN bestaan uit kunsmatige neurone wat met mekaar verbind. Tipies pas 'n ANN sy struktuur aan op grond van die inligting wat daarheen kom. 'n Stel sistematiese stappe genoem leerreëls moet gevolg word wanneer 'n ANN ontwikkel word. Verder vereis die leerproses leerdata om die beste bedryfspunt van die ANN te ontdek. ANN'e kan gebruik word om 'n benaderingsfunksie vir sommige waargenome data te leer. Maar wanneer ANN toegepas word, is daar verskeie faktore wat 'n mens in ag moet neem. Die model moet noukeurig gekies word, afhangende van die data. Die gebruik van onnodig komplekse modelle sal die leerproses moeiliker maak. Die keuse van die korrekte leeralgoritme is ook belangrik, aangesien sommige leeralgoritmes beter presteer met sekere tipes data.
Wat is die verskil tussen Fuzzy Logic en Neurale Networks?
Fuzzy logika maak dit moontlik om definitiewe besluite te neem gebaseer op onakkurate of dubbelsinnige data, terwyl ANN probeer om menslike denkproses in te sluit om probleme op te los sonder om dit wiskundig te modelleer. Alhoewel beide hierdie metodes gebruik kan word om nie-lineêre probleme op te los, en probleme wat nie behoorlik gespesifiseer is nie, hou hulle nie verband nie. In teenstelling met Fuzzy logic, probeer ANN om die denkproses in die menslike brein toe te pas om probleme op te los. Verder sluit ANN 'n leerproses in wat leeralgoritmes behels en opleidingsdata vereis. Maar daar is hibriede intelligente stelsels wat ontwikkel is deur hierdie twee metodes genoem Fuzzy Neural Network (FNN) of Neuro-Fuzzy System (NFS) te gebruik.
