Fuzzy Logic vs Neural Network
Fuzzy Logic pripada porodici logike više vrijednosti. Fokusira se na fiksno i približno rezonovanje za razliku od fiksnog i egzaktnog zaključivanja. Varijabla u fazi logici može uzeti raspon vrijednosti istine između 0 i 1, za razliku od uzimanja istinitog ili netačnog u tradicionalnim binarnim skupovima. Neuronske mreže (NN) ili umjetne neuronske mreže (ANN) su računski model koji je razvijen na temelju bioloških neuronskih mreža. INN se sastoji od vještačkih neurona koji se međusobno povezuju. Tipično, ANN prilagođava svoju strukturu na osnovu informacija koje joj dolaze.
Šta je Fuzzy Logic?
Fuzzy Logic pripada porodici logike više vrijednosti. Fokusira se na fiksno i približno rezonovanje za razliku od fiksnog i egzaktnog zaključivanja. Varijabla u fazi logici može uzeti raspon vrijednosti istine između 0 i 1, za razliku od uzimanja istinitog ili netačnog u tradicionalnim binarnim skupovima. Budući da je vrijednost istine raspon, može se nositi s djelomičnom istinom. Početak fuzzy logike obilježen je 1956. godine, uvođenjem teorije rasplinutih skupova od strane Lotfija Zadeha. Fuzzy logika pruža metodu za donošenje definitivnih odluka na osnovu nepreciznih i dvosmislenih ulaznih podataka. Fuzzy logika se naširoko koristi za aplikacije u kontrolnim sistemima, budući da je vrlo slična načinu na koji ljudi donose odluke, ali na brži način. Fuzzy logika se može ugraditi u upravljačke sisteme bazirane na malim ručnim uređajima do velikih PC radnih stanica.
Šta su neuronske mreže?
ANN je računarski model koji je razvijen na osnovu bioloških neuronskih mreža. INN se sastoji od vještačkih neurona koji se međusobno povezuju. Tipično, ANN prilagođava svoju strukturu na osnovu informacija koje joj dolaze. Skup sistematskih koraka koji se nazivaju pravila učenja treba slijediti prilikom razvoja ANN-a. Nadalje, proces učenja zahtijeva podatke učenja kako bi se otkrila najbolja radna tačka ANN-a. ANN se mogu koristiti za učenje aproksimacijske funkcije za neke promatrane podatke. Ali kada se primjenjuje ANN, postoji nekoliko faktora koje treba uzeti u obzir. Model se mora pažljivo odabrati ovisno o podacima. Korištenje nepotrebno složenih modela bi otežalo proces učenja. Odabir ispravnog algoritma učenja je također važan, jer neki algoritmi učenja rade bolje s određenim vrstama podataka.
Koja je razlika između Fuzzy Logic i Neural Networks?
Fuzzy logika omogućava donošenje definitivnih odluka na osnovu nepreciznih ili dvosmislenih podataka, dok ANN pokušava da inkorporira proces ljudskog razmišljanja kako bi riješio probleme bez matematičkog modeliranja. Iako se obje ove metode mogu koristiti za rješavanje nelinearnih problema i problema koji nisu pravilno specificirani, oni nisu povezani. Za razliku od Fuzzy logike, ANN pokušava primijeniti proces razmišljanja u ljudskom mozgu za rješavanje problema. Nadalje, ANN uključuje proces učenja koji uključuje algoritme učenja i zahtijeva podatke o obuci. Ali postoje hibridni inteligentni sistemi razvijeni korišćenjem ove dve metode nazvane Fuzzy Neural Network (FNN) ili Neuro-Fuzzy System (NFS).
