Fuzzy Logic vs Neuronales Netz
Fuzzy Logic gehört zur Familie der vielwertigen Logik. Es konzentriert sich auf festes und ungefähres Denken im Gegensatz zu festem und genauem Denken. Eine Variable in der Fuzzy-Logik kann einen Wahrheitswertbereich zwischen 0 und 1 annehmen, im Gegensatz zu wahr oder falsch in herkömmlichen Binärmengen. Neuronale Netze (NN) oder künstliche neuronale Netze (ANN) sind ein Rechenmodell, das auf der Grundlage der biologischen neuronalen Netze entwickelt wird. Ein ANN besteht aus künstlichen Neuronen, die sich miteinander verbinden. In der Regel passt ein ANN seine Struktur basierend auf den eingehenden Informationen an.
Was ist Fuzzy Logic?
Fuzzy Logic gehört zur Familie der vielwertigen Logik. Es konzentriert sich auf festes und ungefähres Denken im Gegensatz zu festem und genauem Denken. Eine Variable in der Fuzzy-Logik kann einen Wahrheitswertbereich zwischen 0 und 1 annehmen, im Gegensatz zu wahr oder falsch in herkömmlichen Binärmengen. Da der Wahrheitswert ein Bereich ist, kann er mit partieller Wahrheit umgehen. Der Beginn der Fuzzy-Logik wurde 1956 mit der Einführung der Fuzzy-Mengen-Theorie durch Lotfi Zadeh markiert. Die Fuzzy-Logik bietet eine Methode, um bestimmte Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer und mehrdeutiger Eingabedaten zu treffen. Fuzzy-Logik wird häufig für Anwendungen in Steuerungssystemen verwendet, da sie der Entscheidung eines Menschen sehr ähnlich ist, jedoch schneller. Fuzzy-Logik kann in Steuerungssysteme integriert werden, die auf kleinen Handheld-Geräten auf großen PC-Workstations basieren.
Was sind neuronale Netze?
ANN ist ein Rechenmodell, das auf der Grundlage der biologischen neuronalen Netze entwickelt wird. Ein ANN besteht aus künstlichen Neuronen, die sich miteinander verbinden. In der Regel passt ein ANN seine Struktur basierend auf den eingehenden Informationen an. Bei der Entwicklung eines ANN müssen einige systematische Schritte befolgt werden, die als Lernregeln bezeichnet werden. Ferner erfordert der Lernprozess Lerndaten, um den besten Betriebspunkt des ANN zu ermitteln. ANNs können verwendet werden, um eine Approximationsfunktion für einige beobachtete Daten zu lernen. Bei der Anwendung von ANN müssen jedoch mehrere Faktoren berücksichtigt werden. Das Modell muss je nach Daten sorgfältig ausgewählt werden. Die Verwendung unnötig komplexer Modelle würde den Lernprozess erschweren. Die Auswahl des richtigen Lernalgorithmus ist ebenfalls wichtig, da einige Lernalgorithmen bei bestimmten Datentypen eine bessere Leistung erzielen.
Was ist der Unterschied zwischen Fuzzy Logic und Neuronalen Netzen?
Die Fuzzy-Logik ermöglicht es, bestimmte Entscheidungen auf der Grundlage ungenauer oder mehrdeutiger Daten zu treffen, während ANN versucht, den menschlichen Denkprozess einzubeziehen, um Probleme zu lösen, ohne sie mathematisch zu modellieren. Obwohl beide Methoden verwendet werden können, um nichtlineare Probleme und Probleme, die nicht richtig spezifiziert sind, zu lösen, sind sie nicht miteinander verbunden. Im Gegensatz zur Fuzzy-Logik versucht ANN, den Denkprozess im menschlichen Gehirn anzuwenden, um Probleme zu lösen. Darüber hinaus umfasst ANN einen Lernprozess, der Lernalgorithmen umfasst und Trainingsdaten erfordert. Es gibt jedoch hybride intelligente Systeme, die mit diesen beiden Methoden entwickelt wurden und als Fuzzy Neural Network (FNN) oder Neuro-Fuzzy System (NFS) bezeichnet werden.
