Logica Fuzzy vs Rete Neurale
Fuzzy Logic appartiene alla famiglia della logica multivalore. Si concentra sul 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 prendere vero o falso negli insiemi binari tradizionali. Le reti neurali (NN) o le reti neurali artificiali (ANN) sono un modello computazionale sviluppato sulla base delle reti neurali biologiche. Una RNA è composta da neuroni artificiali che si connettono tra loro. Tipicamente, una RNA adatta la sua struttura in base alle informazioni che le arrivano.
Cos'è Fuzzy Logic?
Fuzzy Logic appartiene alla famiglia della logica multivalore. Si concentra sul 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 prendere vero o falso negli insiemi binari tradizionali. Poiché il valore di verità è un intervallo, può gestire una verità parziale. L'inizio della logica fuzzy fu 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, poiché assomiglia molto al modo in cui un essere umano prende una decisione, ma in modo più rapido. La logica fuzzy può essere incorporata nei sistemi di controllo basati su piccoli dispositivi palmari a grandi workstation PC.
Che cosa sono le reti neurali?
ANN è un modello computazionale sviluppato sulla base delle reti neurali biologiche. Una RNA è composta da neuroni artificiali che si connettono tra loro. Tipicamente, una RNA adatta la sua struttura in base alle informazioni che le arrivano. Quando si sviluppa una RNA, è necessario seguire una serie di passaggi sistematici chiamati regole di apprendimento. Inoltre, il processo di apprendimento richiede l'apprendimento dei dati per scoprire il miglior punto operativo dell'ANN. Le RNA possono essere utilizzate per apprendere una funzione di approssimazione per alcuni dati osservati. Ma quando si applica l'ANN, ci sono diversi fattori da considerare. Il modello deve essere selezionato con cura 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, poiché alcuni algoritmi di apprendimento funzionano meglio con determinati tipi di dati.
Qual è la differenza tra logica fuzzy e reti neurali?
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 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 intelligenti ibridi sviluppati usando questi due metodi chiamati Fuzzy Neural Network (FNN) o Neuro-Fuzzy System (NFS).
