Logique floue vs réseau neuronal
La logique floue appartient à la famille des logiques à valeurs multiples. Il se concentre sur un raisonnement fixe et approximatif opposé au raisonnement fixe et exact. Une variable en logique floue peut prendre une plage de valeurs de vérité entre 0 et 1, par opposition à prendre vrai ou faux dans les ensembles binaires traditionnels. Les réseaux de neurones (NN) ou réseaux de neurones artificiels (ANN) sont un modèle de calcul développé à partir 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 lui parviennent.
Qu'est-ce que la logique floue?
La logique floue appartient à la famille des logiques à valeurs multiples. Il se concentre sur un raisonnement fixe et approximatif opposé au raisonnement fixe et exact. Une variable en logique floue peut prendre une plage de valeurs de vérité entre 0 et 1, par opposition à prendre vrai ou faux dans les ensembles binaires traditionnels. La valeur de vérité étant une plage, elle peut gérer une 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. La logique floue fournit une méthode pour prendre des décisions précises basées sur des données d'entrée imprécises et ambiguës. La logique floue est largement utilisée pour les applications dans les systèmes de contrôle, car elle ressemble étroitement à la façon dont un humain prend une décision, mais de manière plus rapide. La logique floue peut être intégrée aux systèmes de contrôle basés sur de petits appareils portatifs aux grands postes de travail PC.
Qu'est-ce que les réseaux de neurones?
ANN est un modèle de calcul développé à partir 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 lui parviennent. Un ensemble d'étapes systématiques appelées règles d'apprentissage doit être suivi lors du développement d'un 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 de l'ANN, plusieurs facteurs doivent être pris en compte. 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 précises basées sur des données imprécises ou ambiguës, tandis que ANN tente d'incorporer un processus de pensée humain 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, elles ne sont pas liées. Contrairement à la logique floue, ANN tente d'appliquer le processus de pensée dans le cerveau humain pour résoudre des problèmes. En outre, ANN comprend un processus d'apprentissage qui implique l'apprentissage d'algorithmes et nécessite des données d'apprentissage. Mais il existe des systèmes intelligents hybrides développés à l'aide de ces deux méthodes appelées Fuzzy Neural Network (FNN) ou Neuro-Fuzzy System (NFS).
