Verschil tussen Fuzzy Logic en Neural Network

Fuzzy Logic vs Neural Network

Fuzzy Logic behoort tot de familie van veelgewaardeerde logica. Het richt zich op een vaste en benaderende redenering in tegenstelling tot een vaste en exacte redenering. Een variabele in fuzzy logic kan een waardenbereik van de waarheidswaarde tussen 0 en 1 innemen, in tegenstelling tot het aannemen van waar of onwaar in traditionele binaire sets. Neurale netwerken (NN) of kunstmatige neurale netwerken (ANN) is een computationeel model dat is ontwikkeld op basis van de biologische neurale netwerken. Een ANN bestaat uit kunstmatige neuronen die met elkaar verbinden. Doorgaans past een ANN zijn structuur aan op basis van de informatie die eraan komt.

Wat is Fuzzy Logic?

Fuzzy Logic behoort tot de familie van veelgewaardeerde logica. Het richt zich op een vaste en benaderende redenering in tegenstelling tot een vaste en exacte redenering. Een variabele in fuzzy logic kan een waardenbereik van de waarheidswaarde tussen 0 en 1 innemen, in tegenstelling tot het aannemen van waar of onwaar in traditionele binaire sets. Aangezien de waarheidswaarde een bereik is, kan deze gedeeltelijke waarheid aan. Het begin van fuzzy logic werd gemarkeerd in 1956, met de introductie van fuzzy set theory door Lotfi Zadeh. Fuzzy logic biedt een methode om definitieve beslissingen te nemen op basis van onnauwkeurige en dubbelzinnige invoergegevens. Fuzzy-logica wordt veel gebruikt voor toepassingen in besturingssystemen, omdat het sterk lijkt op hoe een menselijke beslissing, maar op een snellere manier wordt genomen. Fuzzy-logica kan worden ingebouwd in besturingssystemen op basis van kleine draagbare apparaten tot grote pc-werkstations.

Wat is neurale netwerken?

ANN is een computermodel dat is ontwikkeld op basis van de biologische neurale netwerken. Een ANN bestaat uit kunstmatige neuronen die met elkaar verbinden. Doorgaans past een ANN zijn structuur aan op basis van de informatie die eraan komt. Een reeks van systematische stappen, genaamd leerregels, moet worden gevolgd bij het ontwikkelen van een ANN. Verder vereist het leerproces leergegevens om het beste werkingspunt van de ANN te vinden. ANNs kan worden gebruikt om een ​​approximatiefunctie te leren voor sommige waargenomen gegevens. Maar wanneer je ANN toepast, zijn er verschillende factoren waar je rekening mee moet houden. Het model moet zorgvuldig worden geselecteerd, afhankelijk van de gegevens. Het gebruik van onnodig complexe modellen zou het leerproces moeilijker maken. Het kiezen van het juiste leeralgoritme is ook belangrijk, omdat sommige leeralgoritmen beter presteren met bepaalde soorten gegevens.

Wat is het verschil tussen Fuzzy Logic en Neural Networks?

Fuzzy logic maakt het mogelijk om definitieve beslissingen te nemen op basis van onnauwkeurige of dubbelzinnige gegevens, terwijl ANN probeert het menselijke denkproces op te nemen om problemen op te lossen zonder ze mathematisch te modelleren. Hoewel beide methoden kunnen worden gebruikt om niet-lineaire problemen op te lossen, en problemen die niet goed zijn gespecificeerd, zijn ze niet gerelateerd. In tegenstelling tot Fuzzy logic probeert ANN het denkproces in het menselijk brein toe te passen om problemen op te lossen. Verder omvat ANN een leerproces dat leeralgoritmen omvat en trainingsgegevens vereist. Maar er zijn hybride intelligente systemen ontwikkeld met behulp van deze twee methoden genaamd Fuzzy Neural Network (FNN) of Neuro-Fuzzy System (NFS).