منطق فازی در مقابل شبکه عصبی
منطق فازی متعلق به خانواده منطق چند ارزشی است. بر استدلال ثابت و تقریبی در مقابل استدلال ثابت و دقیق تمرکز دارد. یک متغیر در منطق فازی می‌تواند محدوده ارزش صدق را بین 0 تا 1 داشته باشد، برخلاف گرفتن درست یا نادرست در مجموعه‌های باینری سنتی. شبکه های عصبی (NN) یا شبکه های عصبی مصنوعی (ANN) یک مدل محاسباتی است که بر اساس شبکه های عصبی بیولوژیکی توسعه یافته است. یک ANN از نورون های مصنوعی تشکیل شده است که در حال اتصال به یکدیگر هستند. به طور معمول، یک ANN ساختار خود را بر اساس اطلاعاتی که به آن می رسد تطبیق می دهد.
منطق فازی چیست؟
منطق فازی متعلق به خانواده منطق چند ارزشی است. بر استدلال ثابت و تقریبی در مقابل استدلال ثابت و دقیق تمرکز دارد. یک متغیر در منطق فازی می‌تواند محدوده ارزش صدق را بین 0 تا 1 داشته باشد، برخلاف گرفتن درست یا نادرست در مجموعه‌های باینری سنتی. از آنجایی که مقدار حقیقت یک محدوده است، می تواند حقیقت جزئی را مدیریت کند. آغاز منطق فازی در سال 1956 با ارائه نظریه مجموعه های فازی توسط لطفی زاده مشخص شد. منطق فازی روشی را برای تصمیم گیری قطعی بر اساس داده های ورودی مبهم و مبهم ارائه می دهد. منطق فازی به طور گسترده برای برنامه های کاربردی در سیستم های کنترل استفاده می شود، زیرا بسیار شبیه نحوه تصمیم گیری یک انسان است اما به روشی سریعتر. منطق فازی را می توان برای کنترل سیستم های مبتنی بر دستگاه های کوچک دستی به ایستگاه های کاری رایانه های شخصی بزرگ گنجاند.
شبکه های عصبی چیست؟
ANN یک مدل محاسباتی است که بر اساس شبکه های عصبی بیولوژیکی توسعه یافته است. یک ANN از نورون های مصنوعی تشکیل شده است که در حال اتصال به یکدیگر هستند.به طور معمول، یک ANN ساختار خود را بر اساس اطلاعاتی که به آن می رسد تطبیق می دهد. مجموعه ای از مراحل سیستماتیک به نام قوانین یادگیری باید در هنگام توسعه یک ANN دنبال شود. علاوه بر این، فرآیند یادگیری به داده های یادگیری برای کشف بهترین نقطه عملکرد شبکه عصبی مصنوعی نیاز دارد. شبکه های عصبی مصنوعی می توانند برای یادگیری یک تابع تقریبی برای برخی از داده های مشاهده شده استفاده شوند. اما هنگام استفاده از ANN، عوامل مختلفی وجود دارد که باید در نظر گرفته شود. بسته به داده ها، مدل باید با دقت انتخاب شود. استفاده از مدل های پیچیده غیرضروری فرآیند یادگیری را سخت تر می کند. انتخاب الگوریتم یادگیری صحیح نیز مهم است، زیرا برخی از الگوریتم‌های یادگیری با انواع خاصی از داده‌ها عملکرد بهتری دارند.
تفاوت بین منطق فازی و شبکه های عصبی چیست؟
منطق فازی اجازه می دهد تا بر اساس داده های مبهم یا مبهم تصمیمات قطعی بگیرید، در حالی که ANN سعی می کند فرآیند تفکر انسان را برای حل مسائل بدون مدل سازی ریاضی آنها ترکیب کند. حتی اگر هر دوی این روش ها را می توان برای حل مسائل غیرخطی و مسائلی که به درستی مشخص نشده اند استفاده کرد، اما به هم مرتبط نیستند.برخلاف منطق فازی، ANN سعی می کند فرآیند تفکر را در مغز انسان برای حل مشکلات اعمال کند. علاوه بر این، ANN شامل یک فرآیند یادگیری است که شامل الگوریتم های یادگیری است و به داده های آموزشی نیاز دارد. اما سیستم‌های هوشمند ترکیبی وجود دارند که با استفاده از این دو روش به نام‌های شبکه عصبی فازی (FNN) یا سیستم عصبی فازی (NFS) توسعه یافته‌اند.
