Bulanık Mantık ve Sinir Ağı Arasındaki Fark

Bulanık Mantık ve Sinir Ağı

Bulanık Mantık, çok değerli mantığın ailesine aittir. Sabit ve kesin muhakemenin aksine sabit ve yaklaşık muhakeme üzerine odaklanır. Bulanık mantıktaki bir değişken, geleneksel ikili kümelerde doğru veya yanlış almanın aksine 0 ile 1 arasında bir doğruluk değeri aralığı alabilir. Sinir ağları (NN) veya yapay sinir ağları (YSA), biyolojik sinir ağlarına dayalı olarak geliştirilen bir hesaplama modelidir. YSA, birbirine bağlanan yapay nöronlardan oluşur. Tipik olarak, bir YSA yapısını kendisine gelen bilgilere göre uyarlar.

Bulanık Mantık Nedir?

Bulanık Mantık, çok değerli mantığın ailesine aittir. Sabit ve kesin muhakemenin aksine sabit ve yaklaşık muhakeme üzerine odaklanır. Bulanık mantıktaki bir değişken, geleneksel ikili kümelerde doğru veya yanlış almanın aksine 0 ile 1 arasında bir doğruluk değeri aralığı alabilir. Gerçeğin değeri bir aralık olduğu için kısmi gerçeği işleyebilir. Bulanık mantığın başlangıcı, 1956'da Lotfi Zadeh tarafından bulanık küme teorisinin tanıtılmasıyla işaretlendi. Bulanık mantık, kesin olmayan ve belirsiz girdi verilerine dayanarak kesin kararlar vermek için bir yöntem sağlar. Bulanık mantık, kontrol sistemlerindeki uygulamalar için yaygın olarak kullanılmaktadır, çünkü bir insanın nasıl karar verdiğini çok daha hızlı bir şekilde benzer. Bulanık mantık, küçük el cihazlarına dayalı sistemleri büyük PC iş istasyonlarına kontrol etmek için dahil edilebilir.

Yapay Sinir Ağları Nedir?

YSA biyolojik sinir ağlarına dayalı olarak geliştirilen bir hesaplama modelidir. YSA, birbirine bağlanan yapay nöronlardan oluşur. Tipik olarak, bir YSA yapısını kendisine gelen bilgilere göre uyarlar. YSA geliştirilirken öğrenme kuralları adı verilen bir dizi sistematik adımın takip edilmesi gerekir. Ayrıca, öğrenme süreci YSA'nın en iyi çalışma noktasını keşfetmek için öğrenme verilerini gerektirir. YSA'lar, gözlemlenen bazı veriler için bir yaklaştırma fonksiyonunu öğrenmek için kullanılabilir. Ancak YSA uygularken, dikkate alınması gereken birkaç faktör vardır. Model verilere bağlı olarak dikkatle seçilmelidir. Gereksiz derecede karmaşık modellerin kullanılması öğrenme sürecini zorlaştıracaktır. Bazı öğrenme algoritmaları belirli veri türleriyle daha iyi performans gösterdiğinden, doğru öğrenme algoritmasını seçmek de önemlidir..

Bulanık Mantık ve Sinir Ağları arasındaki fark nedir?

Bulanık mantık, kesin olmayan veya belirsiz verilere dayanarak kesin kararlar alınmasına izin verirken, YSA, problemleri matematiksel olarak modellemeden çözmek için insan düşünme sürecini birleştirmeye çalışır. Bu yöntemlerin her ikisi de doğrusal olmayan sorunları ve düzgün bir şekilde belirtilmemiş sorunları çözmek için kullanılabilse de, bunlar ilişkili değildir. Bulanık mantığın aksine, ANN problemleri çözmek için insan beynindeki düşünme sürecini uygulamaya çalışır. Ayrıca YSA, öğrenme algoritmaları içeren ve eğitim verisi gerektiren bir öğrenme süreci içerir. Ancak, Bulanık Sinir Ağı (FNN) veya Nöro-Bulanık Sistem (NFS) olarak adlandırılan bu iki yöntem kullanılarak geliştirilen hibrit akıllı sistemler var..