Fuzzy Logic vs Neural Network
Fuzzy Logic pripada obitelji višestruko vrijedne logike. Fokusira se na fiksno i približno zaključivanje za razliku od fiksnog i egzaktnog zaključivanja. Varijabla u fuzzy logici može imati raspon vrijednosti istine između 0 i 1, za razliku od uzimanja true ili false u tradicionalnim binarnim skupovima. Neuronske mreže (NN) ili umjetne neuronske mreže (ANN) računalni su model koji se razvija na temelju bioloških neuronskih mreža. ANN se sastoji od umjetnih neurona koji se međusobno povezuju. Tipično, ANN prilagođava svoju strukturu na temelju informacija koje mu dolaze.
Što je nejasna logika?
Fuzzy Logic pripada obitelji višestruko vrijedne logike. Fokusira se na fiksno i približno zaključivanje za razliku od fiksnog i egzaktnog zaključivanja. Varijabla u fuzzy logici može imati raspon vrijednosti istine između 0 i 1, za razliku od uzimanja true ili false u tradicionalnim binarnim skupovima. Budući da je vrijednost istine raspon, ona može podnijeti djelomičnu istinu. Početak neizrazite logike obilježen je 1956. godine, uvođenjem teorije nejasnih skupova od strane Lotfija Zadeha. Nejasna logika pruža metodu donošenja određenih odluka na temelju nepreciznih i dvosmislenih ulaznih podataka. Neizrazita logika široko se koristi za primjenu u upravljačkim sustavima, jer blisko podsjeća na to kako čovjek donosi odluku, ali na brži način. Nejasna logika može se ugraditi u upravljačke sustave koji se temelje na malim ručnim uređajima na velikim radnim stanicama računala.
Što su neuronske mreže?
ANN je računalni model koji se razvija na temelju bioloških neuronskih mreža. ANN se sastoji od umjetnih neurona koji se međusobno povezuju. Tipično, ANN prilagođava svoju strukturu na temelju informacija koje mu dolaze. Pri razvoju ANN-a potrebno je slijediti niz sustavnih koraka koji se nazivaju pravilima učenja. Nadalje, proces učenja zahtijeva podatke o učenju kako bi se otkrila najbolja operativna točka ANN-a. ANN se mogu koristiti za učenje funkcije aproksimacije nekih promatranih podataka. No, prilikom primjene ANN-a mora se uzeti u obzir nekoliko čimbenika. Model mora biti pažljivo odabran ovisno o podacima. Korištenje nepotrebno složenih modela otežalo bi proces učenja. Odabir ispravnog algoritma učenja također je važan, jer neki algoritmi učenja imaju bolju izvedbu s određenim vrstama podataka.
Koja je razlika između nejasne logike i neuronskih mreža?
Nejasna logika omogućuje donošenje konačnih odluka na temelju nepreciznih ili dvosmislenih podataka, dok ANN pokušava uključiti ljudski proces razmišljanja u rješavanje problema bez matematičkog modeliranja. Iako se obje ove metode mogu koristiti za rješavanje nelinearnih problema i probleme koji nisu pravilno navedeni, oni nisu povezani. Za razliku od Fuzzy logike, ANN pokušava primijeniti proces razmišljanja u ljudskom mozgu za rješavanje problema. Dalje, ANN uključuje proces učenja koji uključuje algoritme učenja i zahtijeva podatke o obuci. Ali postoje hibridni inteligentni sustavi razvijeni pomoću ove dvije metode nazvane Fuzzy Neural Network (FNN) ili Neuro-Fuzzy System (NFS).
