Erinevus Hägusa Loogika Ja Närvivõrgu Vahel

2024 Autor: Mildred Bawerman | [email protected]. Viimati modifitseeritud: 2023-12-16 08:38

Fuzzy Logic vs närvivõrk

Fuzzy Logic kuulub paljude hinnatud loogika perekonda. See keskendub fikseeritud ja ligikaudsele arutlusele vastupidiselt fikseeritud ja täpsele arutlusele. Hägusa loogika muutuja võib võtta tõeväärtuste vahemiku 0 ja 1 vahel, vastupidiselt sellele, et traditsioonilistes binaarkomplektides võetakse tõene või väär. Närvivõrgud (NN) või tehisnärvivõrgud (ANN) on arvutusmudel, mis töötatakse välja bioloogiliste närvivõrkude põhjal. ANN koosneb tehis neuronitest, mis ühendavad üksteist. Tavaliselt kohandab ANN oma struktuuri talle saabuva teabe põhjal.

Mis on udune loogika?

Fuzzy Logic kuulub paljude hinnatud loogika perekonda. See keskendub fikseeritud ja ligikaudsele arutlusele vastupidiselt fikseeritud ja täpsele arutlusele. Hägusa loogika muutuja võib võtta tõeväärtuste vahemiku 0 ja 1 vahel, vastupidiselt sellele, et traditsioonilistes binaarkomplektides võetakse tõene või väär. Kuna tõeväärtus on vahemik, saab see osalise tõega hakkama. Hägusa loogika algus tähistati 1956. aastal, kui Lotfi Zadeh tutvustas häguse hulga teooriat. Hägus loogika pakub meetodit ebatäpsete ja mitmetähenduslike sisendandmete põhjal kindlate otsuste langetamiseks. Hägusat loogikat kasutatakse juhtimissüsteemide rakendustes laialdaselt, kuna see sarnaneb inimese otsuste tegemisega, kuid kiiremini. Hägusat loogikat saab integreerida väikeste pihuarvutitel põhinevate süsteemide juhtimiseks suurtesse arvutitöökohtadesse.

Mis on närvivõrgud?

ANN on arvutusmudel, mis töötatakse välja bioloogiliste närvivõrkude põhjal. ANN koosneb tehis neuronitest, mis ühendavad üksteist. Tavaliselt kohandab ANN oma struktuuri talle saabuva teabe põhjal. ANN väljatöötamisel tuleb järgida süsteemsete sammude komplekti, mida nimetatakse õppereegliteks. Lisaks nõuab õppeprotsess ANN-i parima tööpunkti avastamiseks õppeandmeid. ANN-e saab kasutada mõnede vaadeldud andmete ligikaudse funktsiooni õppimiseks. Kuid ANN-i rakendamisel tuleb arvestada mitmete teguritega. Mudel tuleb vastavalt andmetele hoolikalt valida. Asjatult keerukate mudelite kasutamine muudaks õppeprotsessi raskemaks. Õige õppimisalgoritmi valimine on samuti oluline, kuna mõned õpialgoritmid toimivad teatud tüüpi andmetega paremini.

Mis vahe on uduse loogika ja närvivõrkude vahel?

Hägus loogika võimaldab teha ebatäpsete või mitmetähenduslike andmete põhjal kindlaid otsuseid, samas kui ANN püüab probleemide lahendamiseks kaasata inimese mõtlemisprotsessi ilma matemaatiliselt modelleerimata. Kuigi mõlemat meetodit saab kasutada mittelineaarsete probleemide lahendamiseks ja probleemid, mis pole õigesti määratletud, pole need omavahel seotud. Vastupidiselt Fuzzy loogikale üritab ANN probleemide lahendamiseks rakendada mõtlemisprotsessi inimese ajus. Lisaks sisaldab ANN õppeprotsessi, mis hõlmab algoritmide õppimist ja nõuab koolitusandmeid. Kuid nende kahe meetodi abil on välja töötatud hübriidsed intelligentsed süsteemid, mida nimetatakse Fuzzy Neural Network (FNN) või Neuro-Fuzzy System (NFS).