Différence entre la logique floue et le réseau neuronal

Logique floue vs réseau neuronal

La logique floue appartient à la famille de la logique à plusieurs valeurs. Il se concentre sur le raisonnement fixe et approximatif opposé au raisonnement fixe et exact. Une variable dans la logique floue peut prendre une plage de valeur de vérité entre 0 et 1, au lieu de prendre des ensembles binaires réels ou faux dans les ensembles binaires traditionnels. Les réseaux de neurones (NN) ou les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont un modèle de calcul qui est développé sur la base des réseaux de neurones biologiques. Un ann est composé de neurones artificiels qui se connectent les uns aux autres. En règle générale, un ANN adapte sa structure en fonction des informations qui y arrivent.

Qu'est-ce que la logique floue?

La logique floue appartient à la famille de la logique à plusieurs valeurs. Il se concentre sur le raisonnement fixe et approximatif opposé au raisonnement fixe et exact. Une variable dans la logique floue peut prendre une plage de valeur de vérité entre 0 et 1, au lieu de prendre des ensembles binaires réels ou faux dans les ensembles binaires traditionnels. Puisque la valeur de vérité est une gamme, elle peut gérer la vérité partielle. Le début de la logique floue a été marqué en 1956, avec l'introduction de la théorie des ensembles flous par Lotfi Zadeh. Fuzzy Logic fournit une méthode pour prendre des décisions définies basées sur des données d'entrée imprécises et ambiguës. La logique floue est largement utilisée pour les applications dans les systèmes de contrôle, car il ressemble étroitement à la façon dont un humain prend une décision mais de manière plus rapide. La logique floue peut être incorporée pour contrôler les systèmes basés sur de petits appareils portables aux grands postes de travail PC.

Qu'est-ce que les réseaux de neurones?

Ann est un modèle de calcul qui est développé sur la base des réseaux de neurones biologiques. Un ann est composé de neurones artificiels qui se connectent les uns aux autres. En règle générale, un ANN adapte sa structure en fonction des informations qui y arrivent. Un ensemble d'étapes systématiques appelées règles d'apprentissage doit être suivie lors du développement d'une Ann. De plus, le processus d'apprentissage nécessite des données d'apprentissage pour découvrir le meilleur point de fonctionnement de l'ANN. Les ANN peuvent être utilisés pour apprendre une fonction d'approximation pour certaines données observées. Mais lors de l'application d'Ann, il y a plusieurs facteurs à considérer. Le modèle doit être soigneusement sélectionné en fonction des données. L'utilisation de modèles inutilement complexes rendrait le processus d'apprentissage plus difficile. Le choix du bon algorithme d'apprentissage est également important, car certains algorithmes d'apprentissage fonctionnent mieux avec certains types de données.

Quelle est la différence entre la logique floue et les réseaux de neurones?

La logique floue permet de prendre des décisions définies basées sur des données imprécises ou ambiguës, tandis qu'Ann essaie d'incorporer le processus de réflexion humaine pour résoudre des problèmes sans les modéliser mathématiquement. Même si ces deux méthodes peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes non linéaires et des problèmes qui ne sont pas correctement spécifiés, ils ne sont pas liés. Contrairement à la logique floue, Ann essaie d'appliquer le processus de réflexion dans le cerveau humain pour résoudre les problèmes. De plus, Ann comprend un processus d'apprentissage qui implique des algorithmes d'apprentissage et nécessite des données de formation. Mais il existe des systèmes intelligents hybrides développés en utilisant ces deux méthodes appelées réseau neuronal flou (FNN) ou Système neuro-fuzzy (NFS).