Unterschied zwischen Fuzzy -Logik und neuronalem Netzwerk

Fuzzy -Logik gegen neuronales Netzwerk

Fuzzy-Logik gehört zur Familie der vielen Wertschöpfungslogik. Es konzentriert sich auf feste und ungefähre Argumentation, die sich gegen feste und genaue Argumente widersetzen. Eine Variable in der Fuzzy -Logik kann einen Wahrheitswertbereich zwischen 0 und 1 annehmen, anstatt in traditionellen binären Mengen wahr oder falsch zu nehmen. Neuronale Netze (NN) oder künstliche neuronale Netze (ANN) ist ein Computermodell, das auf basierten biologischen neuronalen Netzwerken entwickelt wird. Eine Ann besteht aus künstlichen Neuronen, die sich miteinander verbinden. Normalerweise passt eine Ann ihre Struktur anhand der Informationen an, die dazu kommen.

Was ist Fuzzy Logic?

Fuzzy-Logik gehört zur Familie der vielen Wertschöpfungslogik. Es konzentriert sich auf feste und ungefähre Argumentation, die sich gegen feste und genaue Argumente widersetzen. Eine Variable in der Fuzzy -Logik kann einen Wahrheitswertbereich zwischen 0 und 1 annehmen, anstatt in traditionellen binären Mengen wahr oder falsch zu nehmen. Da der Wahrheitswert ein Bereich ist, kann er mit teilweise Wahrheit umgehen. Der Beginn der Fuzzy -Logik wurde 1956 mit der Einführung der Fuzzy -Set -Theorie von Lotfi Zadeh markiert. Die Fuzzy -Logik bietet eine Methode, um definitive Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer und mehrdeutiger Eingabedaten zu treffen. Fuzzy -Logik wird häufig für Anwendungen in Kontrollsystemen verwendet, da sie sehr ähnlich ist. Fuzzy Logic kann in Steuerungssysteme auf Basis kleiner Handheld -Geräte zu großen PC -Workstations eingebaut werden.

Was sind neuronale Netze?

Ann ist ein Computermodell, das auf der Grundlage der biologischen neuronalen Netze entwickelt wurde. Eine Ann besteht aus künstlichen Neuronen, die sich miteinander verbinden. Normalerweise passt eine Ann ihre Struktur anhand der Informationen an, die dazu kommen. Eine Reihe systematischer Schritte, die als Lernregeln bezeichnet werden, muss bei der Entwicklung einer ANN befolgt werden. Darüber hinaus erfordert der Lernprozess Lerndaten, um den besten Betriebspunkt der Ann zu ermitteln. Anns können verwendet werden, um eine Approximationsfunktion für einige beobachtete Daten zu erlernen. Bei der Anwendung von Ann gibt es jedoch mehrere Faktoren, die man berücksichtigen muss. Das Modell muss je nach Daten sorgfältig ausgewählt werden. Die Verwendung unnötig komplexer Modelle würde den Lernprozess schwieriger machen. Die Auswahl des richtigen Lernalgorithmus ist ebenfalls wichtig, da einige Lernalgorithmen mit bestimmten Datenarten besser abschneiden.

Was ist der Unterschied zwischen Fuzzy -Logik und neuronalen Netzwerken?

Die Fuzzy -Logik ermöglicht es, bestimmte Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer oder mehrdeutiger Daten zu treffen, während Ann versucht, den menschlichen Denkprozess einzubeziehen, um Probleme zu lösen, ohne sie mathematisch zu modellieren. Obwohl diese beiden Methoden verwendet werden können, um nichtlineare Probleme zu lösen, und Probleme, die nicht richtig angegeben sind, sind sie nicht verwandt. Im Gegensatz zu Fuzzy Logic versucht Ann, den Denkprozess im menschlichen Gehirn anzuwenden, um Probleme zu lösen. Darüber hinaus umfasst Ann einen Lernprozess, der Lernalgorithmen beinhaltet und Schulungsdaten erfordert. Es gibt jedoch hybride intelligente Systeme, die anhand dieser beiden Methoden entwickelt wurden, die als Fuzzy Neural Network (FNN) oder Neuro-Fuzzy System (NFS) bezeichnet werden.