Fuzzy-Logik vs. neuronales Netzwerk
Fuzzy Logic gehört zur Familie der vielwertigen Logik. Es konzentriert sich auf festes und ungefähres Denken im Gegensatz zu festem und exaktem Denken. Eine Variable in der Fuzzy-Logik kann einen Wahrheitswertbereich zwischen 0 und 1 annehmen, im Gegensatz zu wahr oder falsch in herkömmlichen binären Sätzen. Neuronale Netze (NN) oder künstliche neuronale Netze (KNN) sind ein Rechenmodell, das auf der Grundlage biologischer neuronaler Netze entwickelt wird. Ein KNN besteht aus künstlichen Neuronen, die sich miteinander verbinden. Typischerweise passt ein KNN seine Struktur basierend auf den Informationen an, die es erhält.
Was ist Fuzzy-Logik?
Fuzzy Logic gehört zur Familie der vielwertigen Logik. Es konzentriert sich auf festes und ungefähres Denken im Gegensatz zu festem und exaktem Denken. Eine Variable in der Fuzzy-Logik kann einen Wahrheitswertbereich zwischen 0 und 1 annehmen, im Gegensatz zu wahr oder falsch in herkömmlichen binären Sätzen. Da der Wahrheitswert ein Bereich ist, kann er mit Teilwahrheiten umgehen. Der Beginn der Fuzzy-Logik wurde 1956 mit der Einführung der Fuzzy-Set-Theorie durch Lotfi Zadeh markiert. Die Fuzzy-Logik stellt ein Verfahren bereit, um eindeutige Entscheidungen basierend auf ungenauen und mehrdeutigen Eingabedaten zu treffen. Fuzzy-Logik wird häufig für Anwendungen in Steuerungssystemen verwendet, da sie der Entscheidungsfindung eines Menschen sehr ähnlich ist, jedoch auf schnellere Weise. Fuzzy-Logik kann in Steuerungssysteme integriert werden, die von kleinen Handheld-Geräten bis hin zu großen PC-Workstations reichen.
Was sind neuronale Netze?
ANN ist ein Rechenmodell, das auf der Grundlage biologischer neuronaler Netze entwickelt wurde. Ein KNN besteht aus künstlichen Neuronen, die sich miteinander verbinden. Typischerweise passt ein KNN seine Struktur basierend auf den Informationen an, die es erhält. Bei der Entwicklung eines KNN muss eine Reihe von systematischen Schritten, die als Lernregeln bezeichnet werden, befolgt werden. Ferner erfordert der Lernprozess Lerndaten, um den besten Betriebspunkt des KNN zu entdecken. ANNs können verwendet werden, um eine Näherungsfunktion für einige beobachtete Daten zu lernen. Bei der Anwendung von ANN müssen jedoch mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Abhängig von den Daten muss das Modell 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 besser abschneiden.
Was ist der Unterschied zwischen Fuzzy Logic und neuronalen Netzen?
Fuzzy-Logik ermöglicht es, eindeutige Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer oder mehrdeutiger Daten zu treffen, während ANN versucht, menschliche Denkprozesse einzubeziehen, um Probleme zu lösen, ohne sie mathematisch zu modellieren. Obwohl diese beiden Methoden verwendet werden können, um nichtlineare Probleme und Probleme, die nicht richtig spezifiziert sind, zu lösen, sind sie nicht verwandt. Im Gegensatz zur Fuzzy-Logik versucht ANN, den Denkprozess im menschlichen Gehirn anzuwenden, um Probleme zu lösen. Ferner enthält ANN einen Lernprozess, der Lernalgorithmen beinh altet und Trainingsdaten erfordert. Aber es gibt hybride intelligente Systeme, die mit diesen beiden Methoden entwickelt wurden, die als Fuzzy Neural Network (FNN) oder Neuro-Fuzzy System (NFS) bezeichnet werden.
