Hägusa loogika ja närvivõrgu erinevus

Hägune loogika vs närvivõrk

Hägune loogika kuulub paljuväärtusliku loogika perekonda. See keskendub fikseeritud ja ligikaudsele mõttekäigule, mitte fikseeritud ja täpsele mõttekäigule. Häguse loogika muutuja tõeväärtuse väärtus võib olla vahemikus 0 kuni 1, vastupidiselt tõese või vale võtmisele tavapärastes kahendkomplektides. Neuraalvõrgud (NN) või tehislikud närvivõrgud (ANN) on arvutuslik mudel, mis töötatakse välja bioloogiliste närvivõrkude alusel. ANN koosneb tehislikest neuronitest, mis on üksteisega ühenduses. Tavaliselt kohandab ANN oma struktuuri vastavalt sellele jõudvale teabele.

Mis on hägune loogika?

Hägune loogika kuulub paljuväärtusliku loogika perekonda. See keskendub fikseeritud ja ligikaudsele mõttekäigule, mitte fikseeritud ja täpsele mõttekäigule. Häguse loogika muutuja tõeväärtuse väärtus võib olla vahemikus 0 kuni 1, vastupidiselt tõese või vale võtmisele tavapärastes kahendkomplektides. Kuna tõe väärtus on vahemik, saab see osalise tõega hakkama. Häguse loogika algust tähistati aastal 1956, Lotfi Zadeh tutvustas häguse komplekti teooriat. Hägune loogika pakub meetodit kindlate otsuste tegemiseks, mis põhinevad ebatäpsetel ja mitmetähenduslikel sisendandmetel. Hägusat loogikat kasutatakse juhtimissüsteemides laialdaselt, kuna see sarnaneb täpselt sellega, kuidas inimene otsustab, kuid kiiremini. Häguse loogika saab sisse lülitada juhtimissüsteemidesse, mis põhinevad väikestel pihuarvutitel suurtele arvuti tööjaamadele.

Mis on närvivõrgud?

ANN on arvutuslik mudel, mis töötatakse välja bioloogiliste närvivõrkude alusel. ANN koosneb tehislikest neuronitest, mis on üksteisega ühenduses. Tavaliselt kohandab ANN oma struktuuri vastavalt sellele jõudvale teabele. ANN-i väljatöötamisel tuleb järgida süsteemseid samme, mida nimetatakse õppereegliteks. Lisaks eeldab õppeprotsess, et ANN-i parim toimimispunkt oleks teada õppeandmetest. ANN-e saab kasutada mõne vaadeldud teabe lähendamisfunktsiooni õppimiseks. Kuid ANNi kohaldamisel tuleb arvestada mitmete teguritega. Mudel tuleb olenevalt andmetest hoolikalt valida. Liiga keeruliste mudelite kasutamine muudaks õppeprotsessi raskemaks. Tähtis on ka õige õppealgoritmi valimine, kuna mõned õppealgoritmid toimivad teatud tüüpi andmetega paremini.

Mis vahe on häguse loogika ja närvivõrkude vahel?

Hägune loogika võimaldab teha ebatäpsetel või mitmetähenduslikel andmetel kindlaid otsuseid, samas kui ANN püüab kaasata inimeste mõtlemisprotsessi probleemide lahendamiseks ilma neid matemaatiliselt modelleerimata. Ehkki mõlemat meetodit saab kasutada mittelineaarsete probleemide ja õigesti määratlemata probleemide lahendamiseks, pole need omavahel seotud. Vastupidiselt hägusele loogikale üritab ANN probleemide lahendamiseks rakendada inimese ajus mõtlemisprotsessi. Lisaks sisaldab ANN õppeprotsessi, mis hõlmab õppealgoritme ja nõuab koolitusandmeid. Kuid on olemas ka neid kahte meetodit, mida nimetatakse Fuzzy Neural Network (FNN) või Neuro-Fuzzy System (NFS), kasutades välja arendatud hübriidsüsteemid..