Perbedaan antara logika fuzzy dan jaringan saraf

Fuzzy Logic vs Neural Network

Logika fuzzy milik keluarga logika yang bernilai banyak. Ini berfokus pada penalaran tetap dan perkiraan yang bertentangan dengan penalaran yang tetap dan tepat. Variabel dalam logika fuzzy dapat mengambil kisaran nilai kebenaran antara 0 dan 1, yang bertentangan dengan mengambil benar atau salah dalam set biner tradisional. Neural Networks (NN) atau Neural Networks (JST) adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan jaringan saraf biologis. Ann terdiri dari neuron buatan yang saling berhubungan. Biasanya, Ann mengadaptasi strukturnya berdasarkan informasi yang datang ke sana.

Apa itu logika fuzzy?

Logika fuzzy milik keluarga logika yang bernilai banyak. Ini berfokus pada penalaran tetap dan perkiraan yang bertentangan dengan penalaran yang tetap dan tepat. Variabel dalam logika fuzzy dapat mengambil kisaran nilai kebenaran antara 0 dan 1, yang bertentangan dengan mengambil benar atau salah dalam set biner tradisional. Karena nilai kebenaran adalah kisaran, ia dapat menangani kebenaran parsial. Awal logika fuzzy ditandai pada tahun 1956, dengan diperkenalkannya teori himpunan fuzzy oleh lotfi zadeh. Logika fuzzy menyediakan metode untuk membuat keputusan yang pasti berdasarkan data input yang tidak tepat dan ambigu. Logika fuzzy banyak digunakan untuk aplikasi dalam sistem kontrol, karena sangat mirip dengan bagaimana manusia membuat keputusan tetapi dengan cara yang lebih cepat. Logika fuzzy dapat dimasukkan ke dalam sistem kontrol berdasarkan perangkat genggam kecil ke workstation PC besar.

Apa itu jaringan saraf?

Ann adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan jaringan saraf biologis. Ann terdiri dari neuron buatan yang saling berhubungan. Biasanya, Ann mengadaptasi strukturnya berdasarkan informasi yang datang ke sana. Satu set langkah sistematis yang disebut aturan pembelajaran perlu diikuti saat mengembangkan JST. Selanjutnya, proses pembelajaran membutuhkan data pembelajaran untuk menemukan titik operasi terbaik dari JST. JST dapat digunakan untuk mempelajari fungsi perkiraan untuk beberapa data yang diamati. Tetapi saat menerapkan JST, ada beberapa faktor yang harus dipertimbangkan. Model harus dipilih dengan cermat tergantung pada data. Menggunakan model yang tidak perlu kompleks akan membuat proses belajar lebih sulit. Memilih algoritma pembelajaran yang benar juga penting, karena beberapa algoritma pembelajaran berkinerja lebih baik dengan jenis data tertentu.

Apa perbedaan antara logika fuzzy dan jaringan saraf?

Logika fuzzy memungkinkan membuat keputusan yang pasti berdasarkan data yang tidak tepat atau ambigu, sedangkan Ann mencoba menggabungkan proses berpikir manusia untuk memecahkan masalah tanpa memodelkannya secara matematis. Meskipun kedua metode ini dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah nonlinier, dan masalah yang tidak ditentukan dengan benar, mereka tidak terkait. Berbeda dengan logika fuzzy, Ann mencoba menerapkan proses berpikir di otak manusia untuk menyelesaikan masalah. Selanjutnya, Ann mencakup proses pembelajaran yang melibatkan algoritma pembelajaran dan membutuhkan data pelatihan. Tetapi ada sistem cerdas hibrida yang dikembangkan dengan menggunakan dua metode yang disebut Fuzzy Neural Network (FNN) atau Neuro-Fuzzy System (NFS).