Differenza tra la logica fuzzy e la rete neurale differenza tra la logica fuzzy e la rete neurale
Fuzzy Logic
La logica fuzzy appartiene alla famiglia di molteplici logiche. Esso si concentra su ragionamenti fissi e approssimativi in opposizione a ragionamenti fissi ed esatti. Una variabile nella logica fuzzy può assumere un range di valori di verità tra 0 e 1, invece di prendere veri o falsi nei set binari tradizionali. Le reti neurali (NN) o le reti neurali artificiali (ANN) sono un modello computazionale sviluppato sulla base delle reti neurali biologiche. Un ANN è costituito da neuroni artificiali che si collegano tra loro. In genere, un ANN adatta la sua struttura in base alle informazioni che vengono ad essa.
Che cos'è Fuzzy Logic?
La logica fuzzy appartiene alla famiglia di molteplici logiche. Esso si concentra su ragionamenti fissi e approssimativi in opposizione a ragionamenti fissi ed esatti. Una variabile nella logica fuzzy può assumere un range di valori di verità tra 0 e 1, invece di prendere veri o falsi nei set binari tradizionali. Poiché il valore della verità è un intervallo, può gestire la verità parziale. L'inizio della logica fuzzy è stata segnata nel 1956, con l'introduzione di teoria fuzzy set da parte di Lotfi Zadeh. La logica fuzzy fornisce un metodo per prendere decisioni decise basate su dati di input imprecisi e ambigui. La logica fuzzy è ampiamente utilizzata per applicazioni nei sistemi di controllo, poiché assomiglia molto a come l'uomo fa la decisione ma in modo più veloce. La logica fuzzy può essere incorporata nei sistemi di controllo basati su piccoli dispositivi portatili a grandi workstation PC.
Che cos'è le reti neurali?
ANN è un modello computazionale sviluppato sulla base delle reti neurali biologiche. Un ANN è costituito da neuroni artificiali che si collegano tra loro. In genere, un ANN adatta la sua struttura in base alle informazioni che vengono ad essa. Un insieme di azioni sistematiche chiamate regole di apprendimento deve essere seguito durante lo sviluppo di un ANN. Inoltre, il processo di apprendimento richiede i dati di apprendimento per scoprire il miglior punto operativo della ANN. Le ANN possono essere utilizzate per apprendere una funzione di approssimazione per alcuni dati osservati. Ma quando si applica ANN, ci sono diversi fattori che bisogna considerare. Il modello deve essere attentamente selezionato a seconda dei dati. Utilizzando modelli inutilmente complessi renderebbe più difficile il processo di apprendimento. La scelta del corretto algoritmo di apprendimento è altrettanto importante, poiché alcuni algoritmi di apprendimento funzionano meglio con determinati tipi di dati.
Qual è la differenza tra Fuzzy Logic e Neural Networks?
La logica fuzzy permette di prendere decisioni decise basate su dati imprecisi o ambigui, mentre ANN cerca di incorporare il processo di pensiero umano per risolvere i problemi senza modellarli matematicamente. Anche se entrambi questi metodi possono essere usati per risolvere problemi non lineari e problemi non specificati correttamente, non sono correlati.A differenza della logica Fuzzy, ANN cerca di applicare il processo di pensiero nel cervello umano per risolvere i problemi. Inoltre, ANN include un processo di apprendimento che coinvolge algoritmi di apprendimento e richiede dati formativi. Ma ci sono sistemi intelligenti ibridi sviluppati utilizzando questi due metodi chiamati Fuzzy Neural Network (FNN) o Neuro-Fuzzy System (NFS).
