Ennen kuin ymmärrät pehmeän tietojenkäsittelyn ja kovan tietojenkäsittelyn, meidän pitäisi ymmärtää, mikä on tietojenkäsittely? Tietotekniikan laskenta on tietyn tehtävän suorittaminen tietokoneen tai tietokonelaitteen avulla. Tietojenkäsittelyssä on useita ominaisuuksia, kuten sen pitäisi tarjota tarkkaa ratkaisua, tarkkoja ja selkeitä ohjaustoimenpiteitä, helpottaa matemaattisesti ratkaistavien ongelmien ratkaisua.
Perinteinen laskentamenetelmä, kova tietotekniikka, soveltuu matemaattisiin ongelmiin, vaikka sitä voitaisiin käyttää reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseen, mutta suurin siihen liittyvä demerit on se, että se kuluttaa suuren määrän laskenta-aikaa ja kustannuksia. Tästä syystä pehmeä tietojenkäsittely on parempi vaihtoehto reaalimaailman ongelmien ratkaisemiseksi.
Vertailukaavio
| Vertailun perusteet | Pehmeä tietojenkäsittely | Kovalevyt |
|---|---|---|
| perustiedot | Suvaitsevainen epätarkkuuden, epävarmuuden, osittaisen totuuden ja lähentymisen suhteen. | Käyttää tarkasti määriteltyä analyyttistä mallia. |
| Perustuen | Fuzzy logiikka ja todennäköisyysperustelu | Binaarinen logiikka ja terävä järjestelmä |
| ominaisuudet | Lähentäminen ja dispositeetit | Tarkkuus ja luokittelu |
| luonto | stokastinen | deterministinen |
| Toimii | Epäselvät ja meluisat tiedot | Tarkat syöttötiedot |
| laskeminen | Voi suorittaa rinnakkaisia laskelmia | peräkkäinen |
| Tulos | Lähentää | Tuottaa tarkkaa tulosta. |
Pehmeän laskennan määritelmä
Pehmeä laskenta on laskentamalli, joka on kehitetty ratkaisemaan epälineaariset ongelmat, joihin liittyy epävarmoja, epätarkkoja ja likimääräisiä ratkaisuja. Tämäntyyppisiä ongelmia pidetään todellisina ongelmina, joissa sen ratkaisemiseksi tarvitaan ihmisen kaltaista älyä. Pehmeän tietojenkäsittelyn termi on luonut dr. Lotfi Zadeh, hänen mukaansa pehmeä tietojenkäsittely on lähestymistapa, joka jäljittelee ihmisen mieltään ja oppii epävarmuuden ja vaikutelman ympäristössä.
Se luodaan kahden elementin adaptiivisuuden ja tietämyksen avulla ja siinä on joukko työkaluja, kuten sumea logiikka, hermoverkot, geneettinen algoritmi jne. Pehmeä laskentamalli eroaa sen edellisestä mallista, joka tunnetaan kovalla laskentamallilla, koska se ei toimi ongelmanratkaisun matemaattisella mallilla.
Tarkastellaan nyt joitakin pehmeän laskennan menetelmiä esimerkkien avulla.
1. Fuzzy logiikka käsittelee päätöksenteko- ja ohjausjärjestelmän ongelmia, joita ei voida muuntaa koviksi matemaattisiksi kaavoiksi. Tämä kartoittaa lähtökohtaisesti tulot loogisesti epälineaarisesti, miten ihmiset tekevät sen. Fuzzy-logiikkaa käytetään autoalijärjestelmässä, ilmastointilaitteissa, kameroissa jne.
2. Keinotekoiset hermoverkot suorittavat luokittelua, tiedon louhintaa ja ennustamisprosessia ja hallitsevat helposti meluisia syöttötietoja luokittelemalla ne ryhmiin tai kartoittamalla odotetun tuotoksen. Sitä käytetään esimerkiksi kuvien ja merkkien tunnistamisessa, liiketoimintaennusteissa, joissa malleja opitaan dataryhmistä, ja malli luodaan tunnistamaan nämä mallit.
3. Geneettisiä algoritmeja ja evoluutiomenetelmiä käytetään optimoinnin ja niihin liittyvien ongelmien ratkaisemiseen, jos optimaalinen ratkaisu voidaan tunnistaa, mutta ennalta määritettyä oikeaa vastausta ei anneta. Heuristisia hakutekniikoita käyttävän geneettisen algoritmin tosiasialliset sovellukset ovat robotiikka, autojen suunnittelu, optimoidut tietoliikenteen reititys, biomimetinen keksintö ja niin edelleen.
Määritelmä kiintolevylle
Kovalevy on perinteinen laskennassa käytetty lähestymistapa, joka tarvitsee tarkasti määritellyn analyyttisen mallin. Sitä ehdotti myös tohtori Lotfi Zadeh ennen pehmeää tietojenkäsittelyä. Kovalevyn lähestymistapa tuottaa taatun, deterministisen, täsmällisen tuloksen ja määrittelee määritellyt valvontatoimet matemaattisella mallilla tai algoritmilla. Siinä käsitellään binaarista ja terävää logiikkaa, joka vaatii täsmälliset syötetiedot peräkkäin. Kuitenkin kova tietojenkäsittely ei kykene ratkaisemaan reaalimaailman ongelmia, joiden käyttäytyminen on äärimmäisen epätarkkaa ja missä tiedot muuttuvat johdonmukaisesti.
Otetaanpa esimerkki, jos meidän on löydettävä se, onko se sateessa tänään vai ei? Vastaus voisi olla kyllä tai ei, mikä tarkoittaa kahdella mahdollisella deterministisellä tavalla vastausta kysymykseen tai toisin sanoen, vastaus sisältää terävän tai binäärisen ratkaisun.
Pehmeän tietojenkäsittelyn ja kiintolevyn keskeiset erot
- Pehmeä laskentamalli on epätarkka toleranssi, osittainen totuus, lähentäminen. Toisaalta kova tietojenkäsittely ei toimi edellä esitettyjen periaatteiden mukaisesti; se on hyvin tarkka ja varma.
- Pehmeä tietojenkäsittely käyttää fuzzy logiikkaa ja todennäköisyysperustelua, kun taas kiintolaskenta perustuu binäärisiin tai teräviin järjestelmiin.
- Kovalevyllä on ominaisuuksia, kuten tarkkuus ja kategoria. Lähestyminen ja dispositeetit ovat pehmeän tietojenkäsittelyn ominaispiirteitä.
- Pehmeän laskennan lähestymistapa on luonteeltaan todennäköinen, kun taas kiintolaskenta on deterministinen.
- Pehmeää tietojenkäsittelyä voidaan käyttää helposti meluisilla ja moniselitteisillä tiedoilla. Sitä vastoin kiintolaskenta voi toimia vain tarkoilla syöttötiedoilla.
- Rinnakkaiset laskelmat voidaan suorittaa pehmeässä laskennassa. Päinvastoin, kiintolaskennassa suoritetaan peräkkäinen laskenta.
- Pehmeä tietojenkäsittely voi tuottaa likimääräisiä tuloksia, kun taas kiintolaskenta tuottaa tarkkoja tuloksia.
johtopäätös
Tavanomainen laskennan lähestymistapa kovan tietojenkäsittelyn avulla on tehokas, kun on kyse deterministisen ongelman ratkaisemisesta, mutta kun ongelma kasvaa koon ja monimutkaisuuden takia, myös suunnittelun hakutila kasvaa. Tämä vaikeutti epävarman ja epätarkan ongelman ratkaisemista kovalla tietojenkäsittelyllä. Niinpä pehmeä tietojenkäsittely on tullut ratkaisuksi kiintolevylle, joka tarjoaa myös paljon etuja, kuten nopean laskennan, alhaiset kustannukset, ennalta määritetyn ohjelmiston poistamisen jne.
