Mehka logika proti nevronski mreži

Mehka logika spada v družino večvredne logike. Osredotoča se na fiksno in približno sklepanje v nasprotju s fiksnim in natančnim sklepanjem. Spremenljivka v mehki logiki lahko sprejme vrednost resnice med 0 in 1, v nasprotju z resnično ali napačno v tradicionalnih binarnih nizih. Nevronske mreže (NN) ali umetne nevronske mreže (ANN) je računalniški model, ki je razvit na osnovi bioloških nevronskih mrež. ANN sestavljajo umetni nevroni, ki se povezujejo med seboj. Običajno ANN prilagodi svojo strukturo na podlagi informacij, ki prihajajo do njega.

Kaj je mehka logika?

Mehka logika spada v družino večvredne logike. Osredotoča se na fiksno in približno sklepanje v nasprotju s fiksnim in natančnim sklepanjem. Spremenljivka v mehki logiki lahko sprejme vrednost resnice med 0 in 1, v nasprotju z resnično ali napačno v tradicionalnih binarnih nizih. Ker je vrednost resnice obseg, lahko obravnava delno resnico. Začetek meglene logike je bil zaznamovan leta 1956, z uvedbo teorije meglenih množic Lotfi Zadeh. Mehka logika omogoča način odločanja na podlagi natančnih in dvoumnih vhodnih podatkov. Mehka logika se pogosto uporablja za aplikacije v nadzornih sistemih, saj zelo spominja na to, kako se človek odloča, vendar na hitrejši način. Mehko logiko je mogoče vključiti v krmilne sisteme, ki temeljijo na majhnih ročnih napravah, do velikih delovnih postaj računalnika.

Kaj so nevronske mreže?

ANN je računalniški model, ki je razvit na osnovi bioloških nevronskih mrež. ANN sestavljajo umetni nevroni, ki se povezujejo med seboj. Običajno ANN prilagodi svojo strukturo na podlagi informacij, ki prihajajo do njega. Pri razvijanju ANN je treba upoštevati niz sistematičnih korakov, imenovanih učnih pravil. Poleg tega učni proces zahteva učenje podatkov, da odkrije najboljšo delovno točko ANN. ANN lahko uporabimo za učenje približne funkcije za nekatere opazovane podatke. Toda pri uporabi ANN je treba upoštevati več dejavnikov. Model je treba skrbno izbrati, odvisno od podatkov. Uporaba nepotrebno zapletenih modelov bi otežila učni proces. Pomembna je tudi izbira pravilnega učnega algoritma, saj nekateri učni algoritmi z določenimi vrstami podatkov delujejo bolje.

Kakšna je razlika med mehko logiko in nevronskimi omrežji?

Mehka logika omogoča sprejemanje dokončnih odločitev na podlagi nenatančnih ali dvoumnih podatkov, medtem ko ANN poskuša vključiti človeški miselni proces za reševanje problemov, ne da bi jih matematično modeliral. Čeprav se obe omenjeni metodi lahko uporabljata za reševanje nelinearnih težav in težav, ki niso pravilno določene, niso povezane. V nasprotju z mehko logiko ANN poskuša uporabiti miselni proces v človeških možganih za reševanje težav. Poleg tega ANN vključuje učni proces, ki vključuje algoritme učenja in zahteva podatke o usposabljanju. Obstajajo pa hibridni inteligentni sistemi, razviti po teh dveh metodah, imenovanih Fuzzy Neural Network (FNN) ali Neuro-Fuzzy System (NFS).