Содержание

• Сравнительная таблица
• Определение мягких вычислений
• Теперь давайте обсудим некоторые методологии мягких вычислений с примерами.
• Определение жестких вычислений
• Вывод

Мягкие вычисления и жесткие вычисления - это вычислительные методы, в которых жесткие вычисления являются традиционной методологией, основанной на принципах точности, определенности и негибкости.И наоборот, мягкие вычисления - это современный подход, основанный на идее приближения, неопределенности и гибкости.

Прежде чем разбираться в мягких и жестких вычислениях, мы должны понять, что такое вычисления? Вычисления с точки зрения компьютерных технологий - это процесс выполнения конкретной задачи с помощью компьютера или вычислительного устройства. Есть несколько характеристик вычислений, которые должны обеспечивать точное решение, точное и четкое управление, облегчать решение проблем, которые могут быть решены математически.

Традиционный вычислительный метод, жесткий вычисления, подходит для математических задач, хотя он может быть использован для решения реальных задач, но основной недостаток заключается в том, что он потребляет большое количество времени и затрат на вычисления. По этой причине мягкие вычисления являются лучшей альтернативой для решения реальных проблем.

1. 1. Сравнительная таблица
   2. Определение
   3. Ключевые отличия
   4. Вывод

Сравнительная таблица

Основа для сравнения	Мягкие вычисления	Жесткие вычисления
основной	Терпимый к неточности, неопределенности, частичной правде и приближению.	Используется четко заявленная аналитическая модель.
На основе	Нечеткая логика и вероятностные рассуждения	Бинарная логика и четкая система
особенности	Аппроксимация и диспозиционность	Точность и категоричность
Природа	стохастический	детерминистический
Работает на	Двусмысленные и шумные данные	Точные входные данные
вычисление	Может выполнять параллельные вычисления	последовательный
Результат	приближенный	Производит точный результат.

Определение мягких вычислений

Мягкие вычисления Это вычислительная модель, разработанная для решения нелинейных задач, которые включают в себя неопределенные, неточные и приблизительные решения проблемы. Эти типы проблем рассматриваются как реальные проблемы, когда для их решения необходим человеческий интеллект. Термин «мягкие вычисления» придуман доктором Лотфи Заде, по его словам, «мягкие вычисления» - это подход, который подражает разуму человека и учится в условиях неопределенности и впечатлений.

Он создается с помощью двух элементов адаптивности и знаний и имеет набор инструментов, таких как нечеткая логика, нейронные сети, генетический алгоритм и так далее. Модель мягких вычислений отличается от своей предшествующей модели, известной как модель жестких вычислений, поскольку она не работает с математической моделью решения проблем.

Теперь давайте обсудим некоторые методологии мягких вычислений с примерами.

1. Нечеткая логика занимается проблемами систем принятия решений и управления, которые не могут быть преобразованы в сложные математические формулы. Это в основном отображает входы и выходы логически нелинейным образом, как это делают люди. Нечеткая логика используется в автомобильных подсистемах, кондиционерах, камерах и т. Д.

2. Искусственные нейронные сети выполнять классификацию, анализ данных и процесс прогнозирования и легко управлять зашумленными входными данными, классифицируя их по группам или сопоставляя с ожидаемым результатом. Например, он используется при распознавании изображений и символов, бизнес-прогнозировании, когда шаблоны извлекаются из наборов данных, и создается модель для распознавания этих шаблонов.

3. Генетические алгоритмы и эволюционные методы используются для решения проблем оптимизации и проектирования, где оптимальное решение может быть распознано, но заранее определенный правильный ответ не будет предоставлен. Реальными применениями генетического алгоритма, который использует эвристические методы поиска, являются робототехника, автомобильный дизайн, оптимизированная телекоммуникационная маршрутизация, биомиметическое изобретение и так далее.

Определение жестких вычислений

Жесткие вычисления это традиционный подход, используемый в вычислениях, который требует четко сформулированной аналитической модели. Это было также предложено доктором Лотфи Заде до мягких вычислений. Жесткий вычислительный подход дает гарантированный, детерминированный, точный результат и определяет определенные управляющие действия с использованием математической модели или алгоритма. Он имеет дело с двоичной и четкой логикой, которая требует точных входных данных последовательно. Тем не менее, жесткие вычисления не способны решить реальные проблемы, чье поведение является чрезвычайно неточным и где информация постоянно меняется.

Давайте рассмотрим пример, если нам нужно выяснить, будет ли сегодня дождь или нет? Ответ может быть да или нет, что означает два возможных детерминированных способа, которыми мы можем ответить на вопрос, или, другими словами, ответ содержит четкое или двоичное решение.

1. Модель мягких вычислений - неточность, частичная правда, приближение. С другой стороны, жесткие вычисления не работают на вышеуказанных принципах; это очень точно и точно.
2. Мягкие вычисления используют нечеткую логику и вероятностные рассуждения, в то время как жесткие вычисления основаны на двоичных или четких системах.
3. Жесткие вычисления имеют такие особенности, как точность и категоричность. В отличие от этого, аппроксимация и диспозиционность являются характеристиками мягких вычислений.
4. Подход мягких вычислений носит вероятностный характер, тогда как жесткие вычисления являются детерминированными.
5. Мягкие вычисления могут легко работать с шумными и неоднозначными данными. Напротив, жесткие вычисления могут работать только на точных входных данных.
6. Параллельные вычисления могут быть выполнены в мягких вычислениях. Напротив, в жестких вычислениях последовательные вычисления выполняются на данных.
7. Мягкие вычисления могут давать приблизительные результаты, в то время как жесткие вычисления дают точные результаты.

Вывод

Традиционный вычислительный подход, основанный на использовании жестких вычислений, эффективен, когда речь идет о решении детерминированной проблемы, но по мере того, как проблема увеличивается в размерах и сложности, пространство поиска проекта также увеличивается. Это затрудняло решение неопределенной и неточной проблемы с помощью сложных вычислений. Таким образом, мягкие вычисления появились как решение для жестких вычислений, которое также обеспечивает множество преимуществ, таких как быстрые вычисления, низкая стоимость, устранение предопределенного программного обеспечения и так далее.