Perbezaan Antara Logik Fuzzy dan Rangkaian Neural

Logik Fuzzy vs Rangkaian Neural

Logik Fuzzy dimiliki oleh keluarga logik bernilai banyak. Ia memberi tumpuan kepada penentuan yang tetap dan anggaran yang menentang penalaran yang tetap dan tepat. Pembolehubah dalam logik kabur boleh mengambil julat nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbanding dengan mengambil benar atau salah dalam set binari tradisional. Rangkaian saraf (NN) atau rangkaian saraf buatan (ANN) adalah model komputasi yang dibangunkan berdasarkan rangkaian saraf biologi. ANN terdiri daripada neuron tiruan yang menghubungkan antara satu sama lain. Biasanya, ANN menyesuaikan strukturnya berdasarkan maklumat yang datang kepadanya.

Apakah Logik Fuzzy?

Fuzzy Logic dimiliki oleh keluarga logik bernilai banyak. Ia memberi tumpuan kepada penentuan yang tetap dan anggaran yang menentang penalaran yang tetap dan tepat. Pembolehubah dalam logik kabur boleh mengambil julat nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbanding dengan mengambil benar atau salah dalam set binari tradisional. Oleh kerana nilai kebenaran adalah pelbagai, ia boleh mengendalikan kebenaran separa. Permulaan logik kabur ditandakan pada tahun 1956, dengan pengenalan teori set fuzzy oleh Lotfi Zadeh. Logik kabur menyediakan satu kaedah untuk membuat keputusan yang pasti berdasarkan data input yang tidak tepat dan tidak jelas. Logik fuzzy digunakan secara meluas untuk aplikasi dalam sistem kawalan, kerana ia menyerupai hampir bagaimana keputusan membuat manusia tetapi dengan cara yang lebih cepat. Logik fuzzy boleh dimasukkan ke dalam sistem kawalan berdasarkan peranti genggam kecil ke stesen kerja PC yang besar.

Apakah Rangkaian Neural?

ANN adalah model komputasi yang dibangunkan berdasarkan rangkaian saraf biologi. ANN terdiri daripada neuron tiruan yang menghubungkan antara satu sama lain. Biasanya, ANN menyesuaikan strukturnya berdasarkan maklumat yang datang kepadanya. Satu set langkah sistematik yang dipanggil peraturan pembelajaran perlu diikuti apabila membangun ANN. Selanjutnya, proses pembelajaran memerlukan data pembelajaran untuk mengetahui titik operasi terbaik ANN. ANN boleh digunakan untuk mempelajari fungsi penghampiran untuk beberapa data yang diperhatikan. Tetapi apabila menggunakan ANN, terdapat beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan. Model ini perlu dipilih dengan teliti bergantung kepada data. Menggunakan model yang tidak perlu kompleks akan menjadikan proses pembelajaran lebih sukar. Memilih algoritma pembelajaran yang betul juga penting, kerana beberapa algoritma pembelajaran lebih baik dengan jenis data tertentu.

Apakah perbezaan antara Logik Fuzzy dan Rangkaian Neural?

Logik fuzzy membolehkan membuat keputusan yang pasti berdasarkan data tidak tepat atau samar-samar, sedangkan ANN cuba untuk memasukkan proses pemikiran manusia untuk menyelesaikan masalah tanpa memodifikasikannya secara matematik. Walaupun kedua-dua kaedah ini boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah tak linear, dan masalah yang tidak ditentukan dengan betul, ia tidak berkaitan.Berbeza dengan logik kabur, ANN cuba menerapkan proses pemikiran di dalam otak manusia untuk menyelesaikan masalah. Selanjutnya, ANN merangkumi proses pembelajaran yang melibatkan algoritma pembelajaran dan memerlukan data latihan. Tetapi terdapat sistem pintar hibrid yang dibangunkan menggunakan kedua-dua kaedah yang dikenali sebagai Fuzzy Neural Network (FNN) atau Neuro-Fuzzy System (NFS).