Fuzzy Logic vs Neural Network
Fuzzy Logic tergolong dalam keluarga logik yang bernilai banyak. Ia memberi tumpuan kepada penaakulan tetap dan anggaran berbanding penaakulan tetap dan tepat. Pembolehubah dalam logik kabur boleh mengambil julat nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbanding mengambil benar atau salah dalam set binari tradisional. Rangkaian saraf (NN) atau rangkaian saraf tiruan (ANN) ialah model pengiraan yang dibangunkan berdasarkan rangkaian saraf biologi. ANN terdiri daripada neuron buatan yang bersambung antara satu sama lain. Biasanya, ANN menyesuaikan strukturnya berdasarkan maklumat yang datang kepadanya.
Apakah itu Logik Kabur?
Fuzzy Logic tergolong dalam keluarga logik yang bernilai banyak. Ia memberi tumpuan kepada penaakulan tetap dan anggaran berbanding penaakulan tetap dan tepat. Pembolehubah dalam logik kabur boleh mengambil julat nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbanding mengambil benar atau salah dalam set binari tradisional. Oleh kerana nilai kebenaran ialah julat, ia boleh mengendalikan kebenaran separa. Permulaan logik kabur telah ditandakan pada tahun 1956, dengan pengenalan teori himpunan kabur oleh Lotfi Zadeh. Logik kabur menyediakan kaedah untuk membuat keputusan yang pasti berdasarkan data input yang tidak tepat dan samar-samar. Logik kabur digunakan secara meluas untuk aplikasi dalam sistem kawalan, kerana ia hampir menyerupai cara manusia membuat keputusan tetapi dengan cara yang lebih pantas. Logik kabur boleh digabungkan untuk mengawal sistem berdasarkan peranti pegang tangan kecil ke stesen kerja PC yang besar.
Apakah itu Rangkaian Neural?
ANN ialah model pengiraan yang dibangunkan berdasarkan rangkaian saraf biologi. ANN terdiri daripada neuron buatan yang bersambung antara satu sama lain. Biasanya, ANN menyesuaikan strukturnya berdasarkan maklumat yang datang kepadanya. Satu set langkah sistematik yang dipanggil peraturan pembelajaran perlu dipatuhi semasa membangunkan ANN. Selanjutnya, proses pembelajaran memerlukan data pembelajaran untuk menemui titik operasi terbaik ANN. ANN boleh digunakan untuk mempelajari fungsi penghampiran untuk beberapa data yang diperhatikan. Tetapi apabila memohon ANN, terdapat beberapa faktor yang perlu dipertimbangkan. Model perlu dipilih dengan teliti bergantung pada data. Menggunakan model yang tidak perlu kompleks akan menjadikan proses pembelajaran lebih sukar. Memilih algoritma pembelajaran yang betul juga penting, kerana sesetengah algoritma pembelajaran menunjukkan prestasi yang lebih baik dengan jenis data tertentu.
Apakah perbezaan antara Logik Fuzzy dan Rangkaian Neural?
Logik kabur membolehkan membuat keputusan yang pasti berdasarkan data yang tidak tepat atau samar-samar, manakala ANN cuba menggabungkan proses pemikiran manusia untuk menyelesaikan masalah tanpa memodelkannya secara matematik. Walaupun kedua-dua kaedah ini boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah tak linear, dan masalah yang tidak dinyatakan dengan betul, ia tidak berkaitan. Berbeza dengan logik Fuzzy, ANN cuba mengaplikasikan proses berfikir dalam otak manusia untuk menyelesaikan masalah. Selanjutnya, ANN termasuk proses pembelajaran yang melibatkan algoritma pembelajaran dan memerlukan data latihan. Tetapi terdapat sistem pintar hibrid yang dibangunkan menggunakan dua kaedah yang dipanggil Rangkaian Neural Kabur (FNN) atau Sistem Neuro-Kabur (NFS).
