Fuzzy Logic vs neuronska mreža
Fuzzy Logic pripada obitelji mnogoznačne logike. Usredotočuje se na fiksno i približno zaključivanje za razliku od fiksnog i egzaktnog razmišljanja. Varijabla u neizrazitoj logici može poprimiti raspon vrijednosti istinitosti između 0 i 1, za razliku od uzimanja true ili false u tradicionalnim binarnim skupovima. Neuralne mreže (NN) ili umjetne neuronske mreže (ANN) su računalni model koji se razvija na temelju bioloških neuronskih mreža. ANN se sastoji od umjetnih neurona koji se međusobno povezuju. Tipično, ANN prilagođava svoju strukturu na temelju informacija koje mu dolaze.
Što je neizrazita logika?
Fuzzy Logic pripada obitelji mnogoznačne logike. Usredotočuje se na fiksno i približno zaključivanje za razliku od fiksnog i egzaktnog razmišljanja. Varijabla u neizrazitoj logici može poprimiti raspon vrijednosti istinitosti između 0 i 1, za razliku od uzimanja true ili false u tradicionalnim binarnim skupovima. Budući da je istinita vrijednost raspon, može podnijeti djelomičnu istinu. Početak neizrazite logike obilježen je 1956. godine, uvođenjem teorije neizrazitih skupova od strane Lotfi Zadeha. Neizrazita logika pruža metodu za donošenje definitivnih odluka na temelju nepreciznih i dvosmislenih ulaznih podataka. Neizrazita logika se naširoko koristi za aplikacije u sustavima upravljanja, budući da je vrlo slična ljudskom donošenju odluka, ali na brži način. Neizrazita logika može se ugraditi u sustave upravljanja koji se temelje na malim ručnim uređajima na velikim PC radnim stanicama.
Što su neuronske mreže?
ANN je računalni model koji je razvijen na temelju bioloških neuronskih mreža. ANN se sastoji od umjetnih neurona koji se međusobno povezuju. Tipično, ANN prilagođava svoju strukturu na temelju informacija koje mu dolaze. Prilikom razvoja ANN-a potrebno je slijediti skup sustavnih koraka koji se nazivaju pravilima učenja. Nadalje, proces učenja zahtijeva podatke o učenju kako bi se otkrila najbolja radna točka ANN-a. ANN-ovi se mogu koristiti za učenje funkcije aproksimacije za neke promatrane podatke. Ali kada se primjenjuje ANN, potrebno je uzeti u obzir nekoliko čimbenika. Model treba pažljivo odabrati ovisno o podacima. Korištenje nepotrebno složenih modela otežalo bi proces učenja. Odabir ispravnog algoritma učenja je također važan, jer neki algoritmi učenja rade bolje s određenim vrstama podataka.
Koja je razlika između neizrazite logike i neuronskih mreža?
Fuzzy logika omogućuje donošenje definitivnih odluka na temelju nepreciznih ili dvosmislenih podataka, dok ANN pokušava uključiti ljudski proces razmišljanja za rješavanje problema bez njihovog matematičkog modeliranja. Iako se obje ove metode mogu koristiti za rješavanje nelinearnih problema i problema koji nisu točno specificirani, one nisu povezane. Za razliku od neizrazite logike, ANN pokušava primijeniti proces razmišljanja u ljudskom mozgu za rješavanje problema. Nadalje, ANN uključuje proces učenja koji uključuje učenje algoritama i zahtijeva podatke za obuku. Ali postoje hibridni inteligentni sustavi razvijeni pomoću ove dvije metode koji se nazivaju neizrazita neuronska mreža (FNN) ili neuro-neizraziti sustav (NFS).
