Starpība Starp Neskaidru Loģiku Un Neironu Tīklu

2024 Autors: Mildred Bawerman | [email protected]. Pēdējoreiz modificēts: 2023-12-16 08:40

Neskaidra loģika vs neironu tīkls

Fuzzy Logic pieder daudzu vērtētu loģiku ģimenei. Tas koncentrējas uz fiksētu un aptuvenu pamatojumu, kas ir pretrunā ar fiksētu un precīzu pamatojumu. Izplūdušās loģikas mainīgais var ņemt patiesības vērtību diapazonu no 0 līdz 1, atšķirībā no tā, ka tradicionālajās binārajās kopās tiek ņemta patiesa vai nepatiesa. Neironu tīkli (NN) vai mākslīgie neironu tīkli (ANN) ir skaitļošanas modelis, kas tiek izstrādāts, pamatojoties uz bioloģiskajiem neironu tīkliem. ANN sastāv no mākslīgiem neironiem, kas savieno viens otru. Parasti ANN pielāgo savu struktūru, pamatojoties uz tajā nonākošo informāciju.

Kas ir neskaidra loģika?

Fuzzy Logic pieder daudzu vērtētu loģiku saimei. Tas koncentrējas uz fiksētu un aptuvenu pamatojumu, kas ir pretrunā ar fiksētu un precīzu pamatojumu. Izplūdušās loģikas mainīgais var ņemt patiesības vērtību diapazonu no 0 līdz 1, atšķirībā no tā, ka tradicionālajās binārajās kopās tiek ņemta patiesa vai nepatiesa. Tā kā patiesības vērtība ir diapazons, tā var apstrādāt daļēju patiesību. Neskaidras loģikas sākums tika atzīmēts 1956. gadā, kad Lotfi Zade ieviesa neskaidras kopas teoriju. Neskaidra loģika nodrošina metodi noteiktu lēmumu pieņemšanai, pamatojoties uz neprecīziem un neskaidriem ievades datiem. Izplūdušo loģiku plaši izmanto vadības sistēmu lietojumos, jo tā ļoti līdzinās tam, kā cilvēks pieņem lēmumu, bet ātrāk. Izplūdušo loģiku var iekļaut, lai vadītu sistēmas, kuru pamatā ir mazas rokas ierīces, uz lielām datoru darbstacijām.

Kas ir neironu tīkli?

ANN ir skaitļošanas modelis, kas tiek izstrādāts, pamatojoties uz bioloģiskajiem neironu tīkliem. ANN sastāv no mākslīgiem neironiem, kas savieno viens otru. Parasti ANN pielāgo savu struktūru, pamatojoties uz tajā nonākošo informāciju. Izstrādājot ANN, jāievēro sistemātisku darbību kopums, ko sauc par mācību noteikumiem. Mācību procesam ir nepieciešami mācīšanās dati, lai atklātu vislabāko ANN darbības punktu. ANN var izmantot, lai uzzinātu aptuvenās funkcijas dažiem novērotajiem datiem. Bet, piemērojot ANN, jāņem vērā vairāki faktori. Modelis ir rūpīgi jāizvēlas atkarībā no datiem. Nevajadzīgi sarežģītu modeļu izmantošana apgrūtinātu mācību procesu. Pareiza mācību algoritma izvēle ir arī svarīga, jo daži mācību algoritmi darbojas labāk ar noteikta veida datiem.

Kāda ir atšķirība starp izplūdušo loģiku un neironu tīkliem?

Neskaidra loģika ļauj pieņemt noteiktus lēmumus, pamatojoties uz neprecīziem vai neskaidriem datiem, turpretī ANN mēģina iekļaut cilvēka domāšanas procesu problēmu risināšanai, tos matemātiski nemodelējot. Kaut arī abas šīs metodes var izmantot nelineāru problēmu risināšanai, un problēmas, kas nav pareizi norādītas, tās nav saistītas. Atšķirībā no neskaidras loģikas, ANN mēģina pielietot domāšanas procesu cilvēka smadzenēs problēmu risināšanai. Turklāt ANN ietver mācību procesu, kas ietver algoritmu apguvi un prasa apmācības datus. Bet ir hibrīdas inteliģentas sistēmas, kas izstrādātas, izmantojot šīs divas metodes, ko sauc par Fuzzy Neural Network (FNN) vai Neuro-Fuzzy System (NFS).