什么是模糊神經網絡(What Fuzzy Neural Networks)？

模糊神經網絡是一種軟件系統，它利用計算機科學技術中的兩個關鍵研究領域——模糊邏輯軟件開發和神經網絡處理體系結構來實現這一目的計算機軟件程序的一種決策結構，它超越了簡單的"是"或"否"的選擇。人工神經網絡設計創...

模糊神經網絡是一種軟件系統，它利用計算機科學技術中的兩個關鍵研究領域——模糊邏輯軟件開發和神經網絡處理體系結構來實現這一目的計算機軟件程序的一種決策結構，它超越了簡單的"是"或"否"的選擇。人工神經網絡設計創造了軟件節點，模擬人腦中神經元如何相互作用的功能和復雜性。模糊邏輯和神經網絡設計共同創造了一個研究人員使用的神經模糊系統對于諸如氣候變化等復雜問題的實驗，或開發人工智能機器人技術。人工智能計算機截至2011年，普通的微型計算機以每秒數十億條指令的驚人速度進行計算。這意味著處理速度從在計算機發展的早期，雖然這種增長已經顯示出沒有能力像簡單的生物有機體那樣以復雜的方式進行推理。這在一定程度上是由于計算機處理仍然面臨的基本局限性，而模糊神經網絡正試圖克服這些局限性。據估計，平均人腦利用其類似于微處理器工作原理的神經結構，每秒執行1000000000000條指令。相比之下，1999年的平均計算機系統運行速度是這個速度的24000倍，而1981年的早期模型計算速度是人腦的35萬倍這將需要8000臺個人電腦與2011年市場上的2.1千兆赫茲處理器進行復雜的網絡連接，以接近人腦的平均速度然而，一臺能夠像人腦一樣快速地進行計算的超級計算機，在分析相互矛盾的現實世界數據時，并不等同于同樣的推理能力，這就是模糊神經網絡發揮作用的地方。使模糊神經網絡區別于其他類型的計算機處理的關鍵因素是它們在沒有足夠的數據得出明確結論的情況下的模式識別能力，以及適應環境的能力。模糊神經網絡利用神經算法，當遇到新的數據集時，這些算法會發生變化和增長。它們通過從兩個不同的角度來處理問題，并將結果合并為有意義的問題解決方案。模糊軟件基于當數據中的矛盾從人類的角度來看是明顯的時，允許估計真實水平的程序設計規則。例如，使用傳統的計算機處理方法，在一群人中確定誰"高"誰"矮"，將創建一條明確的線，兩組被分開，沒有中間距離。身高6英尺（1.83米）的人如果低于平均身高將被歸類為矮個子，而身高6英尺1英寸（1.85米）的人將被歸類為高個子。通過模糊處理，范圍是什么被認為是高個子還是矮個子會隨著群體的變化而不斷變化，決策會沿著一個更合理的梯度進行。相比之下，神經網絡沒有預定義的規則來操作，在沒有預先定義的規則的情況下進行操作可以對數據產生獨特的見解，而這些見解在模糊規劃或傳統規劃規則集中進行了預先假設時是不明顯的模糊軟件和神經網絡數據處理的結果結合在模糊神經系統中，以近似生物有機體在其環境中學習和適應的方式。當系統適應它收集的數據時，它改變了它處理數據的方式，使之更有效地解決未來的問題。神經處理，無論是從計算機中的神經程序設計還是從生物大腦中獲得的，都是一種根據觀察結果對某些數據點進行加權的方法。模糊神經網絡的模糊元素可用于比過去用傳統的計算機處理器更精確地模擬真實情況，雖然這種精細的建模水平通常不會帶來顯著的性能改進，在這種情況下，模糊邏輯被用作常規計算機控制的控制，但模糊神經網絡的最終優勢在于，它們有潛力發展出一種基本的獨立思考和決策能力，以適應它們的需要周圍環境的變化。

發表于 2020-09-17 23:36
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分類：科學教育

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