Mehka logika proti nevronski mreži
Mehka logika spada v družino mnogovrednosti logike. Osredotoča se na fiksno in približno sklepanje v nasprotju s fiksnim in natančnim sklepanjem. Spremenljivka v mehki logiki ima lahko razpon vrednosti resnice med 0 in 1, v nasprotju s sprejemanjem true ali false v tradicionalnih binarnih nizih. Nevronske mreže (NN) ali umetne nevronske mreže (ANN) so računalniški model, ki je razvit na podlagi bioloških nevronskih mrež. ANN je sestavljen iz umetnih nevronov, ki se med seboj povezujejo. Običajno ANN prilagodi svojo strukturo glede na informacije, ki prihajajo do njega.
Kaj je mehka logika?
Mehka logika spada v družino mnogovrednosti logike. Osredotoča se na fiksno in približno sklepanje v nasprotju s fiksnim in natančnim sklepanjem. Spremenljivka v mehki logiki ima lahko razpon vrednosti resnice med 0 in 1, v nasprotju s sprejemanjem true ali false v tradicionalnih binarnih nizih. Ker je vrednost resnice obseg, lahko obravnava delno resnico. Začetek mehke logike je bil označen leta 1956, ko je Lotfi Zadeh predstavil teorijo mehkih množic. Mehka logika zagotavlja metodo za sprejemanje dokončnih odločitev na podlagi nenatančnih in dvoumnih vhodnih podatkov. Mehka logika se pogosto uporablja za aplikacije v nadzornih sistemih, saj je zelo podobna človekovemu odločanju, vendar na hitrejši način. Mehko logiko je mogoče vključiti v krmilne sisteme, ki temeljijo na majhnih ročnih napravah, na velikih delovnih postajah osebnih računalnikov.
Kaj so nevronske mreže?
ANN je računalniški model, ki je razvit na podlagi bioloških nevronskih mrež. ANN je sestavljen iz umetnih nevronov, ki se med seboj povezujejo. Običajno ANN prilagodi svojo strukturo glede na informacije, ki prihajajo do njega. Pri razvoju ANN je treba upoštevati nabor sistematičnih korakov, imenovanih pravila učenja. Nadalje učni proces zahteva učne podatke za odkrivanje najboljše delovne točke ANN. ANN se lahko uporabijo za učenje aproksimacijske funkcije za nekatere opazovane podatke. Toda pri uporabi ANN je treba upoštevati več dejavnikov. Model je treba skrbno izbrati glede na podatke. Uporaba nepotrebno zapletenih modelov bi otežila učni proces. Pomembna je tudi izbira pravilnega učnega algoritma, saj nekateri učni algoritmi delujejo bolje z določenimi vrstami podatkov.
Kakšna je razlika med mehko logiko in nevronskimi mrežami?
Mehka logika omogoča sprejemanje dokončnih odločitev na podlagi nenatančnih ali dvoumnih podatkov, medtem ko ANN poskuša vključiti človeški miselni proces za reševanje problemov brez njihovega matematičnega modeliranja. Čeprav se obe metodi lahko uporabljata za reševanje nelinearnih problemov in problemov, ki niso pravilno opredeljeni, nista povezana. V nasprotju z mehko logiko poskuša ANN uporabiti miselni proces v človeških možganih za reševanje problemov. Poleg tega ANN vključuje učni proces, ki vključuje učne algoritme in zahteva podatke za usposabljanje. Obstajajo pa hibridni inteligentni sistemi, razviti s tema dvema metodama, imenovani mehka nevronska mreža (FNN) ali nevro-mehki sistem (NFS).
