Før du forstår soft computing og hard computing, bør vi forstå, hvad er computing? Computeren med hensyn til computerteknologi er processen med at udføre den bestemte opgave ved hjælp af en computer eller en computerenhed. Der er flere egenskaber ved computeren, så den skal give en præcis løsning, nøjagtige og klare kontrolhandlinger, lette løsningen af de problemer, der kan løses matematisk.
Den traditionelle computermetode, hard computing er velegnet til matematiske problemer, selv om det kan bruges til at løse problemer i virkeligheden, men den største tilhørende nedbrydning er, at den bruger en stor mængde beregningstid og omkostninger. Dette er grunden til, at soft computing er det bedre alternativ til at løse de virkelige verdensproblemer.
Sammenligningstabel
| Grundlag for sammenligning | Soft computing | Hard computing |
|---|---|---|
| Grundlæggende | Tolerant til upræcision, usikkerhed, delvis sandhed og tilnærmelse. | Bruger præcist angivet analytisk model. |
| Baseret på | Fuzzy logik og probabilistisk tankegang | Binær logik og skarpt system |
| Funktioner | Tilnærmelse og dispositionalitet | Præcision og kategoricitet |
| Natur | stokastisk | deterministisk |
| Arbejder på | Tvetydige og støjende data | Præcis input data |
| beregning | Kan udføre parallelle beregninger | Sekventiel |
| Resultat | Omtrentlig | Producerer præcist udfald. |
Definition af soft computing
Soft computing er en computermodel udviklet til at løse de ikke-lineære problemer, der involverer usikre, upræcise og omtrentlige løsninger af et problem. Disse typer problemer betragtes som virkelige problemer, hvor den menneskelige intelligens er nødvendig for at løse det. Soft computing termen er udarbejdet af dr Lotfi Zadeh, ifølge ham er soft computing en tilgang, der efterligner det menneskelige sind til at begrunde og lære i et miljø af usikkerhed og indtryk.
Det er skabt gennem to elementer adaptivitet og viden og har et sæt værktøjer som fuzzy logik, neurale netværk, genetisk algoritme osv. Soft computermodellen adskiller sig fra sin antecedente model kendt som hard computermodel, fordi den ikke virker på den matematiske model af problemløsning.
Lad os nu diskutere nogle af metoderne til soft computing med eksempler.
1. Fuzzy logic beskæftiger sig med beslutningsprocessen og kontrol system problemer, som ikke kan omdannes til hårde matematiske formler. Dette kortlægger i grunden input til outputene logisk på en ikke-lineær måde, som mennesker gør det. Fuzzy logik bruges i autosystem, klimaanlæg, kameraer osv.
2. Kunstige neurale netværk udfører klassificering, data mining og forudsigelsesproces og nemt håndterer de støjende inputdata ved at kategorisere det i grupperne eller kortlægge til en forventet produktion. For eksempel bruges den i billed- og tegngenkendelse, forretningsforudsigelse, hvor mønstrene læres fra datasætene, og en model er oprettet for at genkende disse mønstre.
3. Genetiske algoritmer og evolutionsteknikker anvendes til at løse optimerings- og designrelaterede problemer, hvor en optimal løsning kan genkendes, men ikke foruddefineret korrekt svar vil blive tilvejebragt. De egentlige anvendelser af den genetiske algoritme, der bruger heuristiske søgeteknikker, er robotik, bildesign, optimeret telekommunikationsruting, biomimetisk opfindelse og så videre.
Definition af hard computing
Hard computing er den traditionelle tilgang, der anvendes til computing, som har brug for en præcist angivet analytisk model. Det blev også foreslået af dr. Lotfi Zadeh inden soft computing. Hard computing tilgang giver et garanteret, deterministisk, præcist resultat og definerer bestemte kontrol handlinger ved hjælp af en matematisk model eller algoritme. Det beskæftiger sig med binær og skarp logik, der kræver de nøjagtige inputdata i rækkefølge. Imidlertid er hardcomputering ikke i stand til at løse de virkelige verdensproblemer, hvis adfærd er ekstremt upræcis og hvor informationen ændres konsekvent.
Lad os tage et eksempel, hvis vi skal finde ud af om det regner i dag eller ej? Svaret kan være ja eller nej, hvilket betyder på to mulige deterministiske måder, vi kan svare på spørgsmålet eller med andre ord, svaret indeholder en skarp eller binær løsning.
Nøgleforskelle mellem soft computing og hard computing
- Den bløde beregningsmodel er upræcisions tolerant, delvis sandhed, tilnærmelse. På den anden side virker hardcomputer ikke på ovenstående principper; det er meget præcist og sikkert.
- Soft computing anvender fuzzy logik og probabilistisk argumentation, mens hard computing er baseret på binære eller sprøde systemer.
- Hard computing har funktioner som præcision og kategoricity. Imod er tilnærmelse og dispositionalitet karakteristika ved soft computing.
- Soft computing tilgang er probabilistisk i naturen, mens hard computing er deterministisk.
- Soft computing kan nemt betjenes på de støjende og tvetydige data. I modsætning hertil kan hard computing kun virke på nøjagtige inputdata.
- Parallelle beregninger kan udføres i soft computing. Tværtimod udføres i hard computing sekventiel beregning på dataene.
- Soft computing kan producere omtrentlige resultater, mens hard computing genererer præcise resultater.
Konklusion
Den konventionelle computermetode hard computing er effektiv, når det kommer til at løse et deterministisk problem, men da problemet vokser i størrelse og kompleksitet, øges designsøgningsrummet også. Dette gjorde det vanskeligt at løse et usikkert og upræcis problem ved hard computing. Så soft computing er opstået som løsningen på hardcomputeren, som også giver mange fordele som hurtig beregning, lav pris, eliminering af den foruddefinerede software osv.
