Разница между нечеткой логикой и нейронной сетью

Нечеткая логика против нейронной сети

Нечеткая логика принадлежит к семейству многозначных логик. Основное внимание уделяется фиксированным и приблизительным рассуждениям, а не точным и точным. Переменная в нечеткой логике может принимать значение истинности в диапазоне от 0 до 1, в отличие от значения true или false в традиционных двоичных наборах. Нейронные сети (NN) или искусственные нейронные сети (ANN) - это вычислительная модель, разработанная на основе биологических нейронных сетей. ИНС состоит из искусственных нейронов, которые соединяются друг с другом. Как правило, ANN адаптирует свою структуру на основе информации, поступающей к нему.

Что такое нечеткая логика?

Нечеткая логика принадлежит к семейству многозначных логик. Основное внимание уделяется фиксированным и приблизительным рассуждениям, а не точным и точным. Переменная в нечеткой логике может принимать значение истинности в диапазоне от 0 до 1, в отличие от значения true или false в традиционных двоичных наборах. Поскольку значение истинности является диапазоном, оно может обрабатывать частичную истину. Начало нечеткой логики было отмечено в 1956 году с введением теории нечетких множеств Лотфи Заде. Нечеткая логика предоставляет метод для принятия определенных решений на основе неточных и неоднозначных входных данных. Нечеткая логика широко используется для приложений в системах управления, поскольку она очень похожа на то, как человек принимает решение, но быстрее. Нечеткая логика может быть встроена в системы управления от небольших портативных устройств до больших рабочих станций ПК..

Что такое нейронные сети?

ANN - это вычислительная модель, разработанная на основе биологических нейронных сетей. ИНС состоит из искусственных нейронов, которые соединяются друг с другом. Как правило, ANN адаптирует свою структуру на основе информации, поступающей к нему. При разработке ANN необходимо соблюдать ряд систематических шагов, называемых правилами обучения. Кроме того, процесс обучения требует изучения данных, чтобы обнаружить лучшую рабочую точку ANN. ANN могут быть использованы для изучения функции приближения для некоторых наблюдаемых данных. Но при применении ANN необходимо учитывать несколько факторов. Модель должна быть тщательно подобрана в зависимости от данных. Использование излишне сложных моделей усложнит процесс обучения. Выбор правильного алгоритма обучения также важен, так как некоторые алгоритмы обучения работают лучше с определенными типами данных..

В чем разница между нечеткой логикой и нейронными сетями?

Нечеткая логика позволяет принимать определенные решения на основе неточных или неоднозначных данных, тогда как ANN пытается включать процесс мышления человека для решения проблем без математического моделирования. Несмотря на то, что оба эти метода могут использоваться для решения нелинейных задач и проблем, которые не определены должным образом, они не связаны между собой. В отличие от нечеткой логики, ANN пытается применить мыслительный процесс в человеческом мозге для решения проблем. Кроме того, ANN включает в себя процесс обучения, который включает в себя алгоритмы обучения и требует данных обучения. Но существуют гибридные интеллектуальные системы, разработанные с использованием этих двух методов, которые называются нечеткой нейронной сетью (FNN) или нейро-нечеткой системой (NFS)..