Lógica Fuzzy vs Rede Neural
Lógica Fuzzy pertence à família da lógica de muitos valores. Ele se concentra no raciocínio fixo e aproximado em oposição ao raciocínio fixo e exato. Uma variável em lógica fuzzy pode ter um intervalo de valor de verdade entre 0 e 1, ao contrário de ter verdadeiro ou falso em conjuntos binários tradicionais. Redes neurais (RN) ou redes neurais artificiais (RNA) é um modelo computacional que é desenvolvido com base nas redes neurais biológicas. Uma RNA é composta de neurônios artificiais que estão se conectando entre si. Normalmente, uma RNA adapta sua estrutura com base nas informações que chegam a ela.
O que é Lógica Fuzzy?
Lógica Fuzzy pertence à família da lógica de muitos valores. Ele se concentra no raciocínio fixo e aproximado em oposição ao raciocínio fixo e exato. Uma variável em lógica fuzzy pode ter um intervalo de valor de verdade entre 0 e 1, ao contrário de ter verdadeiro ou falso em conjuntos binários tradicionais. Como o valor de verdade é um intervalo, ele pode lidar com verdade parcial. O início da lógica fuzzy foi marcado em 1956, com a introdução da teoria dos conjuntos fuzzy por Lotfi Zadeh. A lógica difusa fornece um método para tomar decisões definitivas com base em dados de entrada imprecisos e ambíguos. A lógica fuzzy é amplamente utilizada para aplicações em sistemas de controle, pois se assemelha muito a como um ser humano toma decisões, mas de forma mais rápida. A lógica difusa pode ser incorporada em sistemas de controle baseados em pequenos dispositivos portáteis a grandes estações de trabalho de PC.
O que são Redes Neurais?
ANN é um modelo computacional desenvolvido com base nas redes neurais biológicas. Uma RNA é composta de neurônios artificiais que estão se conectando entre si. Normalmente, uma RNA adapta sua estrutura com base nas informações que chegam a ela. Um conjunto de passos sistemáticos chamados regras de aprendizado precisa ser seguido ao desenvolver uma RNA. Além disso, o processo de aprendizado requer dados de aprendizado para descobrir o melhor ponto de operação da RNA. As RNAs podem ser usadas para aprender uma função de aproximação para alguns dados observados. Mas ao aplicar a RNA, há vários fatores que devem ser considerados. O modelo deve ser cuidadosamente selecionado dependendo dos dados. Usar modelos desnecessariamente complexos tornaria o processo de aprendizagem mais difícil. Escolher o algoritmo de aprendizado correto também é importante, pois alguns algoritmos de aprendizado têm melhor desempenho com certos tipos de dados.
Qual é a diferença entre Lógica Fuzzy e Redes Neurais?
Lógica difusa permite tomar decisões definitivas com base em dados imprecisos ou ambíguos, enquanto a RNA tenta incorporar o processo de pensamento humano para resolver problemas sem modelá-los matematicamente. Embora ambos os métodos possam ser usados para resolver problemas não lineares e problemas que não são especificados adequadamente, eles não estão relacionados. Em contraste com a lógica Fuzzy, a RNA tenta aplicar o processo de pensamento no cérebro humano para resolver problemas. Além disso, a RNA inclui um processo de aprendizado que envolve algoritmos de aprendizado e requer dados de treinamento. Mas existem sistemas inteligentes híbridos desenvolvidos usando esses dois métodos chamados de Rede Neural Fuzzy (FNN) ou Sistema Neuro-Fuzzy (NFS).
