模糊邏輯與神經網絡
模糊邏輯屬於多值邏輯家族。它側重於固定和近似推理，而不是固定和精確推理。模糊邏輯中的變量可以取0到1之間的真值範圍，而不是傳統的二進制集合中取真或假。神經網絡是在生物神經網絡的基礎上發展起來的一種計算模型。人工神經網絡是由相互連接的人工神經元組成的。通常，人工神經網絡會根據所得到的信息來調整其結構。
什麼是模糊邏輯？
模糊邏輯屬於多值邏輯家族。它側重於固定和近似推理，而不是固定和精確推理。模糊邏輯中的變量可以取0到1之間的真值範圍，而不是傳統的二進制集合中取真或假。由於真值是一個範圍，所以它可以處理部分真值。1956年，隨著lotfizadeh引入模糊集理論，模糊邏輯開始出現。模糊邏輯提供了一種基於不精確和模糊的輸入數據做出明確決策的方法。模糊邏輯在控制系統中得到了廣泛的應用，因為它與人類的決策方式非常相似，但速度更快。模糊邏輯可以應用到基於小型手持設備的控制系統中，也可以用於大型PC工作站。
什麼是神經網絡？
人工神經網絡是在生物神經網絡的基礎上發展起來的一種計算模型。人工神經網絡是由相互連接的人工神經元組成的。通常，人工神經網絡會根據所得到的信息來調整其結構。在開發人工神經網絡時，需要遵循一套稱為學習規則的系統步驟。此外，學習過程需要學習數據來發現神經網絡的最佳工作點。神經網絡可以用來學習一些觀測數據的近似函數。但是，當應用人工神經網絡時，有幾個因素需要考慮。必須根據數據仔細選擇模型。使用不必要的複雜模型會使學習過程更加困難。選擇正確的學習算法也很重要，因為有些學習算法對某些類型的數據表現得更好。
模糊邏輯和神經網絡有什麼區別？
