Нечеткая логика против нейронной сети
Нечеткая логика принадлежит к семейству многозначной логики. Он фокусируется на фиксированных и приблизительных рассуждениях, в отличие от фиксированных и точных рассуждений. Переменная в нечеткой логике может принимать значения истинности в диапазоне от 0 до 1, в отличие от значений истинности или ложности в традиционных двоичных наборах. Нейронные сети (НС) или искусственные нейронные сети (ИНС) - это вычислительная модель, разработанная на основе биологических нейронных сетей. ANN состоит из искусственных нейронов, которые соединяются друг с другом. Как правило, ИНС адаптирует свою структуру на основе поступающей к ней информации.
Что такое нечеткая логика?
Нечеткая логика принадлежит к семейству многозначной логики. Он фокусируется на фиксированных и приблизительных рассуждениях, в отличие от фиксированных и точных рассуждений. Переменная в нечеткой логике может принимать значения истинности в диапазоне от 0 до 1, в отличие от значений истинности или ложности в традиционных двоичных наборах. Поскольку истинное значение представляет собой диапазон, оно может обрабатывать частичную истинность. Начало нечеткой логике было положено в 1956 году, когда Лотфи Заде представил теорию нечетких множеств. Нечеткая логика предоставляет метод 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 решения, но более быстрым способом. Нечеткая логика может быть включена 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. ANN состоит из искусственных нейронов, которые соединяются друг с другом. Как правило, ИНС адаптирует свою структуру на основе поступающей к ней информации. При разработке ИНС необходимо соблюдать ряд систематических шагов, называемых правилами обучения. Кроме того, процесс обучения требует обучающих данных для обнаружения наилучшей рабочей точки ИНС. ИНС можно использовать для изучения функции аппроксимации некоторых наблюдаемых данных. Но при применении ИНС необходимо учитывать несколько факторов. Модель должна быть тщательно подобрана в зависимости от данных. Использование излишне сложных моделей усложнило бы процесс обучения. Выбор правильного алгоритма обучения также важен, поскольку 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 ИНС пытается включить процесс человеческого мышления для решения проблем без их математического моделирования. Несмотря на то, что оба эти метода могут использоваться для решения нелинейных задач и задач, которые не определены должным образом, они не связаны между собой. В отличие от нечеткой логики, ИНС пытается применить мыслительный процесс в человеческом мозгу для решения проблем. Кроме того, ANN включает в себя процесс обучения, который включает в себя алгоритмы обучения и требует обучающих данных. Но существуют гибридные интеллектуальные системы, разработанные с использованием этих двух методов, которые называются Fuzzy Neural Network (FNN) или Neuro-Fuzzy System (NFS).
