模糊逻辑与神经网络
模糊逻辑属于多值逻辑家族。它侧重于固定和近似推理，而不是固定和精确推理。模糊逻辑中的变量可以取0到1之间的真值范围，而不是传统的二进制集合中取真或假。神经网络是在生物神经网络的基础上发展起来的一种计算模型。人工神经网络是由相互连接的人工神经元组成的。通常，人工神经网络会根据所得到的信息来调整其结构。
什么是模糊逻辑？
模糊逻辑属于多值逻辑家族。它侧重于固定和近似推理，而不是固定和精确推理。模糊逻辑中的变量可以取0到1之间的真值范围，而不是传统的二进制集合中取真或假。由于真值是一个范围，所以它可以处理部分真值。1956年，随着lotfizadeh引入模糊集理论，模糊逻辑开始出现。模糊逻辑提供了一种基于不精确和模糊的输入数据做出明确决策的方法。模糊逻辑在控制系统中得到了广泛的应用，因为它与人类的决策方式非常相似，但速度更快。模糊逻辑可以应用到基于小型手持设备的控制系统中，也可以用于大型PC工作站。
什么是神经网络？
人工神经网络是在生物神经网络的基础上发展起来的一种计算模型。人工神经网络是由相互连接的人工神经元组成的。通常，人工神经网络会根据所得到的信息来调整其结构。在开发人工神经网络时，需要遵循一套称为学习规则的系统步骤。此外，学习过程需要学习数据来发现神经网络的最佳工作点。神经网络可以用来学习一些观测数据的近似函数。但是，当应用人工神经网络时，有几个因素需要考虑。必须根据数据仔细选择模型。使用不必要的复杂模型会使学习过程更加困难。选择正确的学习算法也很重要，因为有些学习算法对某些类型的数据表现得更好。
模糊逻辑和神经网络有什么区别？
