Vad är sambandet mellan neurala nätverk och fuzzy logik?

neurala nätverk och fuzzy logik är båda vanligtvis mjukvarusystem som är utformade för att känna igen mönster i data eller händelser och simulera naturliga mänskliga reaktioner och beslutsprocesser. Medan traditionella beräkningsmodeller använder diskreta beräkningar för utgång från början av att slå på systemet, kräver neurala nätverk och fuzzy logik en period av träning eller lärande för att ge meningsfulla resultat. Konceptuellt är antitesen till neurala nätverk och fuzzy logik i avancerade datorsystem tillämpningen av expertsystem, som är förinställda datalagrar eller kunskapsbaser som är sammanställningar av tidigare etablerad förståelse av olika experter inom ett område.

Både den inneboende fördelen och bristen i adaptiva system som använder neurala nätverk och fuzzy logik är deras förutsägbara förmåga. De är icke-linjära statistiska datamodelleringsverktyg, vilket betyder thPå de kan komma fram till olika slutsatser till samma problem beroende på den väg som tagits för att analysera problemet. Where an expert system based on standard programming constructs would decide if an individual were considered tall based on a clear cutoff point, say 6 feet (1.83 meters) or greater defines tall, where 5 feet 11 inches (1.8 meters) does not, neural networks and fuzzy logic make the decision based on analysis of supporting data, the number of individuals in a group and each one's height, how average heights for sub-groups within the group affect the overall perception of what is tall, and så vidare. Denna förmåga hos människor kallas intuition, eller arten av att titta på världen på ett icke-linjärt sätt och redovisa undantag från regeln för att fatta beslut.

Andra termer som används för neurala nätverk och fuzzy logiksystem inkluderar fallbaserade resonemang, genetiska algoritmer, studier i kaosteori eftersom det gäller programvara och artificiell intelligens i allmänhet.De två systemen tenderar att skilja sig i sin strategi för att lösa subjektiva problem. Neurala nätverk är ett direkt försök att modellera hur neuroner fungerar i den mänskliga hjärnan, genom en tillväxtcykel i ett konstgjort neuralt nätverk som analyserar problem när det möter dem. Fuzzy Logic, å andra sidan, är en mjukvarukonstruktion som försöker koda för analys av alla gråa områden i den naturliga världen, matematiskt i förväg, och går utöver binär 0/1 booleska logik för att inkludera partiella sanningar som vägs mot varandra för att komma fram till en slutsats. Detta efterliknar spektrumet av värdebedömningar som människor ständigt gör när ett enkelt ja eller nej svar på förhållanden är otillräckligt.