ニューラルネットワークとファジーロジック間の接続とは何ですか？

ニューラルネットワークとファジーロジックは通常、データまたはイベントのパターンを認識し、自然な人間の反応と意思決定プロセスをシミュレートするように設計されたソフトウェアシステムです。 従来の計算モデルでは、システムの電源を入れてからの出力に離散計算を使用しますが、意味のある結果を得るには、ニューラルネットワークとファジーロジックに一定期間のトレーニングまたは学習が必要です。 概念的には、高度なコンピューターシステムのニューラルネットワークとファジーロジックに対するアンチテーゼは、エキスパートシステムのアプリケーションです。これは、事前に確立されたデータストアまたは知識ベースであり、フィールドのさまざまなエキスパートによって以前に確立された理解をまとめたものです。

ニューラルネットワークとファジーロジックを採用する適応システムに固有の利点と欠陥の両方は、予測能力です。 これらは、非線形統計データモデリングツールです。つまり、問題を分析するためのパスに応じて、同じ問題に対して異なる結論に達する可能性があります。 標準的なプログラミング構成に基づいたエキスパートシステムが、6フィート（1.83メートル）以上の明確なカットオフポイントに基づいて個人が背が高いと見なされるかどうかを決定する場合、5フィート11インチ（1.8メートル）ではない背の高さを定義しますが、ニューラルネットワークファジーロジックは、サポートデータ、グループ内の個人の数、各人の身長、グループ内のサブグループの平均身長が身長の全体的な知覚にどのように影響するかの分析に基づいて決定を行います。 この人間の能力は、直観と呼ばれます。または、非線形の方法で世界を見て、決定を下す際の規則の例外を説明する性質です。

ニューラルネットワークとファジーロジックシステムに使用される他の用語には、一般に、ケースベースの推論、遺伝的アルゴリズム、ソフトウェアに適用されるカオス理論の研究、および人工知能が含まれます。 2つのシステムは、主観的な問題を解決するアプローチが異なる傾向があります。 ニューラルネットワークは、問題が発生したときに問題を分析する人工ニューラルネットワークの成長サイクルを通じて、ニューロンが人間の脳で機能する方法をモデル化する直接的な試みです。 一方、ファジィロジックは、数学的に事前に自然界のすべての灰色の領域を分析するためにコード化しようとするソフトウェア構成であり、バイナリ0/1ブールロジックを超えて、互いに比較される部分的な真実を含む結論に達するために。 これは、条件に対する単純な「はい」または「いいえ」の応答が不十分な場合に人間が継続的に行う価値判断の範囲を模倣します。