Unterschied zwischen Fuzzy Logic und Neuronalem Netzwerk

Fuzzy Logic vs Neuronales Netzwerk

Fuzzy Logic gehört zur Familie der vielwertigen Logik. Es konzentriert sich auf feste und ungefähre Argumentation, die sich nicht auf feste und exakte Argumentation richtet. Eine Variable in der Fuzzy-Logik kann einen Wahrheitswertebereich zwischen 0 und 1 annehmen, im Gegensatz dazu, dass in traditionellen Binärsätzen wahr oder falsch verwendet wird. Neuronale Netze (NN) oder Künstliche Neuronale Netze (ANN) ist ein Rechenmodell, das auf der Grundlage der biologischen Neuronalen Netze entwickelt wird. Ein ANN besteht aus künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind. Normalerweise passt ein ANN seine Struktur basierend auf den Informationen an, die zu ihm gelangen.

Was ist Fuzzy-Logik??

Fuzzy Logic gehört zur Familie der vielwertigen Logik. Es konzentriert sich auf feste und ungefähre Argumentation, die sich nicht auf feste und exakte Argumentation richtet. Eine Variable in der Fuzzy-Logik kann einen Wahrheitswertebereich zwischen 0 und 1 annehmen, im Gegensatz dazu, dass in traditionellen Binärsätzen wahr oder falsch verwendet wird. Da der Wahrheitswert ein Bereich ist, kann er mit teilweiser Wahrheit umgehen. Der Beginn der Fuzzy-Logik wurde 1956 mit der Einführung der Fuzzy-Set-Theorie durch Lotfi Zadeh markiert. Die Fuzzy-Logik bietet eine Methode, um auf der Grundlage ungenauer und mehrdeutiger Eingangsdaten eindeutige Entscheidungen zu treffen. Die Fuzzy-Logik wird häufig für Anwendungen in Steuersystemen verwendet, da sie sehr ähnlich ist, wie ein Mensch eine Entscheidung trifft, jedoch schneller. Fuzzy-Logik kann in Steuerungssysteme integriert werden, die auf kleinen Handheld-Geräten an großen PC-Workstations basieren.

Was ist Neuronale Netze??

ANN ist ein Rechenmodell, das basierend auf den biologischen neuronalen Netzwerken entwickelt wird. Ein ANN besteht aus künstlichen Neuronen, die miteinander verbunden sind. Normalerweise passt ein ANN seine Struktur basierend auf den Informationen an, die zu ihm gelangen. Bei der Entwicklung eines ANN sind eine Reihe systematischer Schritte zu bezeichnen, die als Lernregeln bezeichnet werden. Ferner erfordert der Lernprozess Lerndaten, um den besten Arbeitspunkt des ANN zu ermitteln. ANNs können zum Lernen einer Näherungsfunktion für einige beobachtete Daten verwendet werden. Bei der Anwendung von ANN müssen jedoch mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Das Modell muss abhängig von den Daten sorgfältig ausgewählt werden. Die Verwendung unnötig komplexer Modelle würde den Lernprozess erschweren. Die Wahl des richtigen Lernalgorithmus ist ebenfalls wichtig, da einige Lernalgorithmen bei bestimmten Datentypen bessere Ergebnisse erzielen.

Was ist der Unterschied zwischen Fuzzy Logic und Neuronalen Netzen??

Die Fuzzy-Logik erlaubt es, auf der Grundlage ungenauer oder mehrdeutiger Daten eindeutige Entscheidungen zu treffen, während ANN versucht, den menschlichen Denkprozess zur Lösung von Problemen ohne mathematische Modellierung zu integrieren. Obwohl beide Methoden zum Lösen nichtlinearer Probleme und nicht ordnungsgemäß spezifizierter Probleme verwendet werden können, sind sie nicht miteinander verbunden. Im Gegensatz zur Fuzzy-Logik versucht ANN, den Denkprozess im menschlichen Gehirn anzuwenden, um Probleme zu lösen. Ferner beinhaltet ANN einen Lernprozess, der Lernalgorithmen beinhaltet und Trainingsdaten erfordert. Es gibt jedoch hybride intelligente Systeme, die mit diesen beiden Methoden entwickelt wurden, die als Fuzzy Neural Network (FNN) oder Neuro-Fuzzy System (NFS) bezeichnet werden..