Logic mờ vs Mạng thần kinh
Logic mờ thuộc họ logic nhiều giá trị. Nó tập trung vào lý luận cố định và gần đúng đối lập với lý luận cố định và chính xác. Một biến trong logic mờ có thể nhận phạm vi giá trị chân lý từ 0 đến 1, trái ngược với việc nhận đúng hoặc sai trong các tập nhị phân truyền thống. Mạng nơ-ron (NN) hay mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) là một mô hình tính toán được phát triển dựa trên mạng nơ-ron sinh học. ANN được tạo thành từ các tế bào thần kinh nhân tạo đang kết nối với nhau. Thông thường, ANN điều chỉnh cấu trúc của nó dựa trên thông tin đến với nó.
Logic Mờ là gì?
Logic mờ thuộc họ logic nhiều giá trị. Nó tập trung vào lý luận cố định và gần đúng đối lập với lý luận cố định và chính xác. Một biến trong logic mờ có thể nhận phạm vi giá trị chân lý từ 0 đến 1, trái ngược với việc nhận đúng hoặc sai trong các tập nhị phân truyền thống. Vì giá trị sự thật là một phạm vi, nó có thể xử lý một phần sự thật. Sự khởi đầu của logic mờ được đánh dấu vào năm 1956, với sự ra đời của lý thuyết tập mờ bởi Lotfi Zadeh. Logic mờ cung cấp một phương pháp để đưa ra các quyết định xác định dựa trên dữ liệu đầu vào không chính xác và không rõ ràng. Logic mờ được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng trong hệ thống điều khiển, vì nó gần giống với cách con người đưa ra quyết định nhưng theo cách nhanh hơn. Logic mờ có thể được kết hợp để điều khiển các hệ thống dựa trên các thiết bị cầm tay nhỏ đến các máy trạm PC lớn.
Mạng thần kinh là gì?
ANN là một mô hình tính toán được phát triển dựa trên mạng nơ-ron sinh học. ANN được tạo thành từ các tế bào thần kinh nhân tạo đang kết nối với nhau. Thông thường, ANN điều chỉnh cấu trúc của nó dựa trên thông tin đến với nó. Một tập hợp các bước có hệ thống được gọi là quy tắc học tập cần được tuân thủ khi phát triển ANN. Hơn nữa, quá trình học tập yêu cầu dữ liệu học tập để khám phá ra điểm hoạt động tốt nhất của ANN. ANN có thể được sử dụng để tìm hiểu một hàm gần đúng cho một số dữ liệu quan sát. Nhưng khi áp dụng ANN, người ta phải xem xét một số yếu tố. Mô hình phải được lựa chọn cẩn thận tùy thuộc vào dữ liệu. Việc sử dụng các mô hình phức tạp không cần thiết sẽ làm cho quá trình học tập trở nên khó khăn hơn. Việc chọn đúng thuật toán học tập cũng rất quan trọng vì một số thuật toán học tập hoạt động tốt hơn với một số loại dữ liệu nhất định.
Sự khác biệt giữa Logic Mờ và Mạng Neural là gì?
Logic mờ cho phép đưa ra các quyết định xác định dựa trên dữ liệu không chính xác hoặc không rõ ràng, trong khi ANN cố gắng kết hợp quá trình tư duy của con người để giải quyết các vấn đề mà không cần mô hình hóa chúng. Mặc dù cả hai phương pháp này đều có thể được sử dụng để giải các bài toán phi tuyến và các bài toán không được chỉ rõ, chúng không liên quan với nhau. Ngược lại với logic Mờ, ANN cố gắng áp dụng quá trình tư duy trong não người để giải quyết vấn đề. Hơn nữa, ANN bao gồm một quá trình học tập liên quan đến việc học các thuật toán và yêu cầu dữ liệu đào tạo. Nhưng có những hệ thống thông minh kết hợp được phát triển bằng hai phương pháp này được gọi là Mạng thần kinh mờ (FNN) hoặc Hệ thống mờ thần kinh (NFS).
