Logic Fuzzy vs Rrjeti Neural
Logjika e paqartë i përket familjes së logjikës me shumë vlera. Ai fokusohet në arsyetimin fiks dhe të përafërt në kundërshtim me arsyetimin fiks dhe të saktë. Një variabël në logjikën fuzzy mund të marrë një gamë të vlerës së vërtetës midis 0 dhe 1, në krahasim me marrjen e vërtetë ose false në grupet binare tradicionale. Rrjetet nervore (NN) ose rrjetet neurale artificiale (ANN) janë një model llogaritës që është zhvilluar bazuar në rrjetet nervore biologjike. Një ANN përbëhet nga neurone artificiale që lidhen me njëri-tjetrin. Në mënyrë tipike, një ANN përshtat strukturën e tij bazuar në informacionin që i vjen.
Çfarë është Logic Fuzzy?
Logjika e paqartë i përket familjes së logjikës me shumë vlera. Ai fokusohet në arsyetimin fiks dhe të përafërt në kundërshtim me arsyetimin fiks dhe të saktë. Një variabël në logjikën fuzzy mund të marrë një gamë të vlerës së vërtetës midis 0 dhe 1, në krahasim me marrjen e vërtetë ose false në grupet binare tradicionale. Meqenëse vlera e së vërtetës është një interval, ai mund të trajtojë të vërtetën e pjesshme. Fillimi i logjikës fuzzy u shënua në vitin 1956, me prezantimin e teorisë së grupeve fuzzy nga Lotfi Zadeh. Logjika fuzzy ofron një metodë për të marrë vendime të përcaktuara bazuar në të dhëna hyrëse të pasakta dhe të paqarta. Logjika fuzzy përdoret gjerësisht për aplikime në sistemet e kontrollit, pasi ngjan shumë me mënyrën se si një njeri merr vendim, por në mënyrë më të shpejtë. Logjika fuzzy mund të inkorporohet në sistemet e kontrollit të bazuara në pajisje të vogla të dorës në stacione të mëdha pune në PC.
Çfarë janë Rrjetet Neurale?
ANN është një model llogaritës që është zhvilluar bazuar në rrjetet nervore biologjike. Një ANN përbëhet nga neurone artificiale që lidhen me njëri-tjetrin. Në mënyrë tipike, një ANN përshtat strukturën e tij bazuar në informacionin që vjen tek ai. Një grup hapash sistematikë të quajtur rregullat e të mësuarit duhet të ndiqen gjatë zhvillimit të një ANN. Më tej, procesi i të mësuarit kërkon të dhëna mësimore për të zbuluar pikën më të mirë të funksionimit të ANN. ANN-të mund të përdoren për të mësuar një funksion përafrimi për disa të dhëna të vëzhguara. Por kur aplikoni ANN, duhet të merren parasysh disa faktorë. Modeli duhet të zgjidhet me kujdes në varësi të të dhënave. Përdorimi i modeleve komplekse të panevojshme do ta bënte më të vështirë procesin e të mësuarit. Zgjedhja e algoritmit të saktë të të mësuarit është gjithashtu e rëndësishme, pasi disa algoritme mësimore performojnë më mirë me disa lloje të dhënash.
Cili është ndryshimi midis Logic Fuzzy dhe Rrjeteve Neurale?
Logjika fuzzy lejon marrjen e vendimeve të përcaktuara bazuar në të dhëna të pasakta ose të paqarta, ndërsa ANN përpiqet të përfshijë procesin e të menduarit njerëzor për të zgjidhur problemet pa i modeluar ato matematikisht. Edhe pse të dyja këto metoda mund të përdoren për të zgjidhur problemet jolineare, dhe problemet që nuk janë specifikuar siç duhet, ato nuk janë të lidhura. Në kontrast me logjikën Fuzzy, ANN përpiqet të zbatojë procesin e të menduarit në trurin e njeriut për të zgjidhur problemet. Më tej, ANN përfshin një proces mësimi që përfshin algoritme të të mësuarit dhe kërkon të dhëna trajnimi. Por ka sisteme inteligjente hibride të zhvilluara duke përdorur këto dy metoda të quajtura Rrjeti Neural Fuzzy (FNN) ose Sistemi Neuro-Fuzzy (NFS).
