Какая связь между нейронными сетями и нечеткой логикой?

Нейронные сети и нечеткая логика, как правило, представляют собой программные системы, которые предназначены для распознавания закономерностей в данных или событиях и имитации естественных человеческих реакций и процессов принятия решений. В то время как традиционные вычислительные модели используют дискретные вычисления для вывода данных с момента включения системы, нейронные сети и нечеткая логика требуют периода обучения или обучения для получения значимых результатов. Концептуально, противоположностью нейронным сетям и нечеткой логике в современных компьютерных системах является применение экспертных систем, которые представляют собой предварительно установленные хранилища данных или базы знаний, которые представляют собой компиляцию ранее установленного понимания различными экспертами в данной области.

Их неотъемлемым преимуществом и недостатком в адаптивных системах, в которых используются нейронные сети и нечеткая логика, является их способность к предсказанию. Они являются инструментами нелинейного статистического моделирования данных, что означает, что они могут прийти к разным выводам для одной и той же проблемы в зависимости от пути, используемого для анализа проблемы. Если экспертная система, основанная на стандартных программных конструкциях, решает, считается ли человек высоким, основываясь на четкой точке отсечения, скажем, 6 футов (1,83 метра) или выше, определяет высоту, а 5 футов 11 дюймов (1,8 метра) - нет, нейронные сети и нечеткая логика принимает решение, основываясь на анализе вспомогательных данных, количестве людей в группе и росте каждого, как средняя высота для подгрупп в группе влияет на общее восприятие высокого роста и так далее. Эта способность у людей называется интуицией или природой нелинейного взгляда на мир и учета исключений из правил при принятии решений.

Другие термины, используемые для нейронных сетей и систем нечеткой логики, включают рассуждения на основе случая, генетические алгоритмы, исследования в теории хаоса применительно к программному обеспечению и искусственный интеллект в целом. Эти две системы имеют тенденцию отличаться в их подходе к решению субъективных проблем. Нейронные сети - это прямая попытка смоделировать функционирование нейронов в мозге человека через цикл роста искусственной нейронной сети, которая анализирует проблемы по мере их возникновения. Нечеткая логика, с другой стороны, является программной конструкцией, которая пытается кодировать для анализа всех серых областей в естественном мире, заранее математически, и выходит за пределы двоичной логической логики 0/1, чтобы включить частичные истины, которые взвешиваются друг против друга прийти к выводу. Это имитирует спектр ценностных суждений, которые люди постоянно выносят, когда простой ответ «да» или «нет» неадекватен.