ニューラルネットワークとファジーロジックの間の接続は何ですか？

ニューラルネットワークとファジーロジックは、データや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。従来の計算モデルは、システムをオンにすることから出力の個別の計算を利用しているのに対し、ニューラルネットワークとファジーロジックには、意味のある結果を生み出すためにトレーニングまたは学習の期間が必要です。概念的には、高度なコンピューターシステムにおける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、専門家システムの適用です。これは、分野のさまざまな専門家による以前に確立された理解を編集するプリセットデータストアまたは知識ベースです。

ニューラルネットワークとファジーロジックを使用する適応システムの固有の利点と欠陥の両方が、その予測能力です。それらは非線形統計データモデリングツールです。彼らは、問題を分析するために取られた経路に応じて、同じ問題に対する異なる結論に到達するかもしれません。標準的なプログラミングコンストラクトに基づいた専門家システムが、個人がクリアカットオフポイントに基づいて背が高いと見なされているかどうかを決定する場合、たとえば6フィート（1.83メートル）またはグレーターが高く定義されている場合、5フィート11インチ（1.8メートル）がそうではありません。 等々。人間のこの能力は、直観、または非線形の方法で世界を見ることの性質と呼ばれ、決定を下す際の規則の例外を占めることと呼ばれます。

ニューラルネットワークおよびファジーロジックシステムに使用されるその他の用語には、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、および一般的な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ための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、問題に遭遇する際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、ヒトの脳のニューロンが機能する方法をモデル化する直接的な試みです。一方、ファジーロジックは、自然界のすべての灰色の領域を数学的に事前に分析するためにコーディング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、互いに比較して結論に到達する部分的な真理を含めます。これは、条件に対する単純なYESまたはNOの応答が不十分な場合、人間が継続的に行う価値判断のスペクトルを模倣します。