ニューラルネットワークとファジーロジックの間の接続は何ですか？

ニューラルネットワークとファジーロジックは、通常、データやイベントのパターンを認識し、自然な人間の反応と意思決定プロセスをシミュレートするように設計されたソフトウェアシステムです。従来の計算モデルは、システムをオンにすることから出力の個別の計算を利用しているのに対し、ニューラルネットワークとファジーロジックには、意味のある結果を生み出すためにトレーニングまたは学習の期間が必要です。概念的には、高度なコンピューターシステムにおけるニューラルネットワークとファジーロジックに対するアンチテーゼは、専門家システムの適用です。これは、分野のさまざまな専門家による以前に確立された理解の編集物であるプリセットデータストアまたは知識ベースです。ニューラルネットワークとファジーロジックを使用する適応システムの利点と欠陥は、その予測能力です。それらは非線形統計データモデリングツールです。つまり、問題を分析するためにとるパスに応じて、同じ問題に対して異なる結論に到達することができます。標準的なプログラミングコンストラクトに基づいた専門家システムが、個人が明確なカットオフポイントに基づいて背が高いと見なされているかどうかを決定する場合、たとえば6フィート（1.83メートル）以下が高く定義します。ファジーロジックは、サポートデータの分析、グループ内の個人の数とそれぞれの高さ、グループ内のサブグループの平均高さが背が高いものの全体的な認識にどのように影響するかなどに基づいて決定を下します。人間のこの能力は、直観、または非線形的な方法で世界を見ることの性質と呼ばれ、意思決定において規則の例外を説明します。ベースの推論、遺伝的アルゴリズム、それがソフトウェアに適用されるカオス理論の研究、および一般的に人工知能。2つのシステムは、主観的な問題を解決するためのアプローチが異なる傾向があります。ニューラルネットワークは、問題に遭遇する際に問題を分析する人工ニューラルネットワークの成長サイクルを通じて、ヒト脳のニューロンが機能する方法をモデル化する直接的な試みです。一方、ファジーロジックは、自然界のすべての灰色の領域を数学的に事前に分析するためにコーディングしようとするソフトウェア構成であり、バイナリ0/1ブールロジックを超えて、互いに比較検討される部分的な真理を含める結論に達する。これは、条件に対する単純なYESまたはNOの応答が不十分な場合、人間が継続的に行う価値判断のスペクトルを模倣します。