منطق فازی در مقابل شبکه عصبی

منطق فازی متعلق به خانواده با منطق بسیار ارزشمند است. این تمرکز بر استدلال ثابت و تقریبی مخالف استدلال ثابت و دقیق است. یک متغیر در منطق فازی می تواند دامنه مقدار حقیقت را از 0 تا 1 بدست آورد ، در حالی که مخالف گرفتن درست یا غلط در مجموعه های باینری سنتی است. شبکه های عصبی (NN) یا شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) یک مدل محاسباتی است که بر اساس شبکه های عصبی بیولوژیکی تولید می شود. ANN از سلولهای عصبی مصنوعی تشکیل شده است که با یکدیگر در ارتباط هستند. به طور معمول ، ANN ساختار خود را بر اساس اطلاعاتی که به آن می رسد تطبیق می دهد.

منطق فازی چیست؟

منطق فازی متعلق به خانواده با منطق بسیار ارزشمند است. این تمرکز بر استدلال ثابت و تقریبی مخالف استدلال ثابت و دقیق است. یک متغیر در منطق فازی می تواند دامنه مقدار حقیقت را از 0 تا 1 بدست آورد ، در حالی که مخالف گرفتن درست یا غلط در مجموعه های باینری سنتی است. از آنجا که ارزش حقیقت دامنه ای است ، می تواند حقیقت جزئی را تحمل کند. آغاز منطق فازی در سال 1956 با معرفی نظریه مجموعه فازی توسط لطفی زاده مشخص شد. منطق فازی روشی را برای تصمیم گیری قطعی بر اساس داده های ورودی مبهم و مبهم فراهم می کند. منطق فازی به طور گسترده ای برای برنامه های کاربردی در سیستم های کنترل استفاده می شود ، زیرا از نزدیک شبیه چگونگی تصمیم گیری یک انسان اما به روش سریعتر است. منطق فازی را می توان برای کنترل سیستم های مبتنی بر دستگاه های دستی کوچک به ایستگاه های کاری رایانه بزرگ وارد کرد.

شبکه های عصبی چیست؟

ANN یک مدل محاسباتی است که بر اساس شبکه های عصبی بیولوژیکی توسعه یافته است. ANN از سلولهای عصبی مصنوعی تشکیل شده است که با یکدیگر در ارتباط هستند. به طور معمول ، ANN ساختار خود را بر اساس اطلاعاتی که به آن می رسد تطبیق می دهد. مجموعه ای از مراحل سیستماتیک به نام قوانین یادگیری هنگام تهیه یک شبکه عصبی باید دنبال شود. علاوه بر این ، فرایند یادگیری برای کشف بهترین نقطه عملی ANN به داده های یادگیری نیاز دارد. شبکه های عصبی را می توان برای یادگیری یک عملکرد تقریبی برای برخی از داده های مشاهده شده استفاده کرد. اما هنگام استفاده از ANN ، چندین عامل وجود دارد که باید در نظر داشته باشید. بسته به اطلاعات ، مدل باید با دقت انتخاب شود. استفاده از مدل های غیر ضروری پیچیده ، روند یادگیری را سخت تر می کند. انتخاب الگوریتم صحیح یادگیری نیز مهم است ، زیرا برخی الگوریتم های یادگیری با انواع خاصی از داده ها بهتر عمل می کنند.

تفاوت بین منطق فازی و شبکه های عصبی چیست؟

منطق فازی اجازه می دهد تا تصمیم گیری های قطعی را بر اساس داده های نادرست یا مبهم انجام دهید ، در حالی که ANN تلاش می کند تا فرایند تفکر انسان را برای حل مشکلات بدون الگوبرداری از آنها بگنجاند. حتی اگر هر دو روش می توانند برای حل مشکلات غیرخطی و مشکلاتی که به درستی مشخص نشده اند ، مورد استفاده قرار گیرند. بر خلاف منطق فازی ، ANN تلاش می کند تا فرآیند تفکر را در مغز انسان بکار گیرد تا مشکلات را حل کند. علاوه بر این ، ANN شامل یک فرایند یادگیری است که شامل الگوریتم های یادگیری است و به داده های آموزشی نیاز دارد. اما سیستم های هوشمند هیبریدی وجود دارند که با استفاده از این دو روش به نام شبکه عصبی فازی (FNN) یا سیستم عصبی-فازی (NFS) توسعه داده شده اند.