模糊逻辑(fuzzy logic)和神经网络(neural network)的区别

模糊逻辑与神经网络的主要区别在于，模糊逻辑是一种类似于人类推理和决策的推理方法，而神经网络是一种基于人脑生物神经元进行计算的系统。...

模糊逻辑与神经网络的主要区别在于，模糊逻辑是一种类似于人类推理和决策的推理方法，而神经网络是一种基于人脑生物神经元进行计算的系统。

人工智能是用机器模拟人类的智能过程；尤其是计算机系统。换句话说，它赋予机器或计算机执行类似于人类任务的能力。模糊逻辑和神经网络是人工智能的两个子类。简而言之，这些技术有助于构建能够做出有效决策的有用应用程序。

覆盖的关键领域

1.什么是模糊逻辑-定义，功能2.什么是神经网络-定义，功能3.模糊逻辑和神经网络的区别-主要区别比较

关键术语

人工智能，反馈网络，前馈网络，模糊逻辑，神经网络，感知器

什么是模糊逻辑(a fuzzy logic)？

模糊逻辑是一种类似于人类推理的推理方法。换句话说，基于模糊逻辑的系统可以做出类似于人类的决策。它涉及数字值Yes和No之间的所有中间可能性。传统的逻辑块能够获得输入并生成与人类Yes或No相似的真或假输出。微波炉、洗衣机、空调和真空吸尘器是使用模糊逻辑的一些应用。

使用模糊逻辑的主要目的是控制机器。它还提供了可接受的推理。此外，它有助于处理不确定性。模糊逻辑可以应用于任何类型的系统，而不论其大小。此外，系统可以由硬件、软件或两者的组合组成。

总的来说，模糊逻辑更容易理解。然而，目前还没有系统的方法来设计一个基于模糊逻辑的系统。对于要求更高精度的系统来说，这种方法也是无效的。

什么是神经网络(a neural network)？

神经网络是一种类似于人脑的网络。换句话说，神经网络的灵感来自于生物神经元。人脑中有数百万个神经元，信息从一个神经元传递到另一个神经元。神经网络的工作原理与之类似，能够更快地执行计算。

神经网络的基本类型是感知器。它包含中子，每个神经元都有一个输入，并有一个权重。中子在加权输入上计算一些函数并提供输出。每个输入乘以相应的权重，得到的输出通过激活函数提供最终输出。在这里，这个权重强调了输入的有效性。此外，还有一个额外的参数称为偏差来调整权重。此外，激活函数根据阈值将输入转换为输出。线性、tanh、sigmoid和softmax是一些激活函数。可以根据问题选择激活功能。

此外，有两种类型的神经网络作为前馈和反馈。在前馈网络中，信息从输入传递到输出，没有反馈回路。同时，在反馈网络中，信息是双向传递的，没有反馈路径。

前馈网络又分为单层网络和多层网络。在单层网络中，输入层连接到输出层，而在多层网络中，除了输入层和输出层之外，还有层称为隐藏层。