Differenza tra Fuzzy Logic e Neural Network

Fuzzy Logic vs Neural Network

Fuzzy Logic appartiene alla famiglia della logica a molti valori. Si concentra su un ragionamento fisso e approssimativo opposto al ragionamento fisso ed esatto. Una variabile in logica fuzzy può assumere un intervallo di valori di verità compreso tra 0 e 1, invece di assumere vero o falso nei set binari tradizionali. Le reti neurali (NN) o le reti neurali artificiali (ANN) sono un modello computazionale sviluppato sulla base di reti neurali biologiche. Una RNA è composta da neuroni artificiali che si connettono tra loro. In genere, una ANN adatta la sua struttura in base alle informazioni che gli arrivano.

Cos'è Fuzzy Logic?

Fuzzy Logic appartiene alla famiglia della logica a molti valori. Si concentra su un ragionamento fisso e approssimativo opposto al ragionamento fisso ed esatto. Una variabile in logica fuzzy può assumere un intervallo di valori di verità compreso tra 0 e 1, invece di assumere vero o falso nei set binari tradizionali. Poiché il valore di verità è un intervallo, può gestire la verità parziale. L'inizio della logica fuzzy è stato segnato nel 1956, con l'introduzione della teoria degli insiemi fuzzy di Lotfi Zadeh. La logica fuzzy fornisce un metodo per prendere decisioni definite sulla base di dati di input imprecisi e ambigui. La logica fuzzy è ampiamente utilizzata per le applicazioni nei sistemi di controllo, dal momento che assomiglia molto a una decisione umana ma in modo più rapido. La logica fuzzy può essere incorporata nei sistemi di controllo basati su piccoli dispositivi portatili su workstation PC di grandi dimensioni.

Cosa sono le reti neurali?

ANN è un modello computazionale sviluppato sulla base di reti neurali biologiche. Una RNA è composta da neuroni artificiali che si connettono tra loro. In genere, una ANN adatta la sua struttura in base alle informazioni che gli arrivano. Quando si sviluppa una RNA, è necessario seguire una serie di passaggi sistematici chiamati regole di apprendimento. Inoltre, il processo di apprendimento richiede dati di apprendimento per scoprire il miglior punto operativo della RNA. Le RNA possono essere utilizzate per apprendere una funzione di approssimazione per alcuni dati osservati. Ma quando si applica ANN, ci sono diversi fattori da considerare. Il modello deve essere accuratamente selezionato in base ai dati. L'uso di modelli inutilmente complessi renderebbe il processo di apprendimento più difficile. Anche la scelta dell'algoritmo di apprendimento corretto è importante, dal momento che alcuni algoritmi di apprendimento hanno prestazioni migliori con determinati tipi di dati.

Qual è la differenza tra Fuzzy Logic e Neural Networks?

La logica fuzzy consente di prendere decisioni definite sulla base di 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 utilizzati per risolvere problemi non lineari e problemi che non sono specificati correttamente, non sono correlati. In contrasto con la logica di 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 di addestramento. Ma ci sono sistemi ibridi intelligenti sviluppati usando questi due metodi chiamati Fuzzy Neural Network (FNN) o Neuro-Fuzzy System (NFS).