Perbedaan Antara Fuzzy Logic Dan Neural Network

2024 Pengarang: Mildred Bawerman | [email protected]. Terakhir diubah: 2023-12-16 08:39

Fuzzy Logic vs Neural Network

Fuzzy Logic milik keluarga logika banyak nilai. Ini berfokus pada alasan tetap dan perkiraan yang bertentangan dengan alasan tetap dan tepat. Variabel dalam logika fuzzy dapat mengambil rentang nilai kebenaran antara 0 dan 1, sebagai lawan mengambil benar atau salah dalam set biner tradisional. Jaringan syaraf tiruan (NN) atau jaringan syaraf tiruan (JST) adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan jaringan syaraf biologis. Sebuah JST terdiri dari neuron buatan yang terhubung satu sama lain. Biasanya, JST menyesuaikan strukturnya berdasarkan informasi yang masuk padanya.

Apa itu Fuzzy Logic?

Fuzzy Logic milik keluarga logika banyak nilai. Ini berfokus pada alasan tetap dan perkiraan yang bertentangan dengan alasan tetap dan tepat. Variabel dalam logika fuzzy dapat mengambil rentang nilai kebenaran antara 0 dan 1, berbeda dengan mengambil benar atau salah dalam himpunan biner tradisional. Karena nilai kebenaran adalah suatu rentang, ia dapat menangani kebenaran parsial. Awal mula 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 masukan 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 Neural Networks?

JST adalah model komputasi yang dikembangkan berdasarkan jaringan saraf biologis. Sebuah JST terdiri dari neuron buatan yang terhubung satu sama lain. Biasanya, JST menyesuaikan strukturnya berdasarkan informasi yang masuk padanya. Serangkaian langkah sistematis yang disebut aturan pembelajaran perlu diikuti saat mengembangkan JST. Selanjutnya, proses pembelajaran membutuhkan data pembelajaran untuk menemukan titik operasi terbaik dari JST. ANN dapat digunakan untuk mempelajari fungsi perkiraan untuk beberapa data yang diamati. Namun saat menerapkan JST, ada beberapa faktor yang harus dipertimbangkan. Model harus dipilih dengan cermat tergantung pada datanya. Menggunakan model kompleks yang tidak perlu akan membuat proses pembelajaran menjadi lebih sulit. Memilih algoritme pembelajaran yang benar juga penting, karena beberapa algoritme pembelajaran bekerja lebih baik dengan jenis data tertentu.

Apa perbedaan antara Fuzzy Logic dan Neural Networks?

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