Fuzzy Logic versus neuraal netwerk
Fuzzy Logic behoort tot de familie van meerwaardige logica. Het richt zich op vaste en benaderende redeneringen in tegenstelling tot vaste en exacte redeneringen. Een variabele in fuzzy logic kan een waarheidswaardebereik aannemen tussen 0 en 1, in tegenstelling tot true of false 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 in verbinding staan. Typisch past een ANN zijn structuur aan op basis van de informatie die hem binnenkomt.
Wat is Fuzzy Logic?
Fuzzy Logic behoort tot de familie van meerwaardige logica. Het richt zich op vaste en benaderende redeneringen in tegenstelling tot vaste en exacte redeneringen. Een variabele in fuzzy logic kan een waarheidswaardebereik aannemen tussen 0 en 1, in tegenstelling tot true of false in traditionele binaire sets. Omdat 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 logic wordt veel gebruikt voor toepassingen in besturingssystemen, omdat het sterk lijkt op hoe een mens beslissingen neemt, maar op een snellere manier. Fuzzy logic kan worden opgenomen in besturingssystemen op basis van kleine handheld-apparaten tot grote pc-werkstations.
Wat zijn 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 in verbinding staan. Gewoonlijk past een ANN zijn structuur aan op basis van de informatie die hem binnenkomt. Een reeks systematische stappen, leerregels genaamd, moet worden gevolgd bij het ontwikkelen van een ANN. Verder vereist het leerproces leergegevens om het beste werkpunt van de ANN te ontdekken. ANN's kunnen worden gebruikt om een benaderingsfunctie te leren voor sommige waargenomen gegevens. Maar bij het toepassen van ANN zijn er verschillende factoren waarmee u rekening moet houden. Afhankelijk van de gegevens moet het model zorgvuldig worden geselecteerd. Het gebruik van onnodig complexe modellen zou het leerproces moeilijker maken. Het kiezen van het juiste leeralgoritme is ook belangrijk, aangezien sommige leeralgoritmen beter presteren met bepaalde soorten gegevens.
Wat is het verschil tussen Fuzzy Logic en neurale netwerken?
Fuzzy logic maakt het mogelijk om definitieve beslissingen te nemen op basis van onnauwkeurige of dubbelzinnige gegevens, terwijl ANN het menselijk denkproces probeert op te nemen om problemen op te lossen zonder ze wiskundig te modelleren. Hoewel beide methoden kunnen worden gebruikt om niet-lineaire problemen op te lossen, en problemen die niet correct 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 die zijn ontwikkeld met behulp van deze twee methoden, genaamd Fuzzy Neural Network (FNN) of Neuro-Fuzzy System (NFS).
