Inhalt

• Vergleichstabelle
• Definition von Soft-Computing
• Lassen Sie uns nun einige Methoden des Soft Computing anhand von Beispielen diskutieren.
• Definition von Hard-Computing
• Fazit

Soft Computing und Hard Computing sind Berechnungsmethoden, bei denen Hard Computing die herkömmliche Methode ist und die auf den Grundsätzen der Genauigkeit, Sicherheit und Inflexibilität beruht.Umgekehrt ist Soft Computing ein moderner Ansatz, der sich auf die Idee der Annäherung, Unsicherheit und Flexibilität stützt.

Bevor wir Soft Computing und Hard Computing verstehen, sollten wir verstehen, was Computing ist. Das rechnertechnische Verfahren ist der Vorgang, die jeweilige Aufgabe mit Hilfe eines Computers oder eines Rechengeräts zu lösen. Es gibt verschiedene Merkmale des Computers, die eine präzise Lösung, genaue und klare Steuerungsaktionen und die Lösung der mathematisch lösbaren Probleme ermöglichen sollen.

Die herkömmliche Rechenmethode Hard-Computing eignet sich für mathematische Probleme, obwohl sie möglicherweise zur Lösung von Problemen der realen Welt verwendet wird. Der größte Nachteil besteht darin, dass sie viel Rechenzeit und -kosten in Anspruch nimmt. Aus diesem Grund ist das Soft Computing die bessere Alternative zur Lösung der Probleme der realen Welt.

1. 1. Vergleichstabelle
   2. Definition
   3. Hauptunterschiede
   4. Fazit

Vergleichstabelle

Vergleichsbasis	Soft Computing	Hartes Computing
Basic	Tolerant gegenüber Ungenauigkeit, Unsicherheit, Teilwahrheit und Annäherung.	Verwendet genau angegebenes analytisches Modell.
Beyogen auf	Fuzzy-Logik und probabilistisches Denken	Binäre Logik und klares System
Eigenschaften	Approximation und Dispositionalität	Präzision und Kategorizität
Natur	Stochastisch	Deterministisch
Funktioniert weiter	Mehrdeutige und verrauschte Daten	Genaue Eingabedaten
Berechnung	Kann parallele Berechnungen durchführen	Sequentiell
Ergebnis	Ungefähre	Erzeugt ein präzises Ergebnis.

Definition von Soft-Computing

Soft Computing ist ein Rechenmodell, das entwickelt wurde, um nichtlineare Probleme zu lösen, bei denen es sich um unsichere, ungenaue und ungefähre Problemlösungen handelt. Diese Arten von Problemen werden als reale Probleme betrachtet, bei denen die menschliche Intelligenz erforderlich ist, um sie zu lösen. Der Begriff Soft-Computing wird von Dr. Lotfi Zadeh geprägt. Laut ihm ist Soft-Computing ein Ansatz, der den menschlichen Verstand zur Vernunft imitiert und in einem Umfeld der Unsicherheit und des Eindrucks lernt.

Es basiert auf zwei Elementen, Adaptivität und Wissen, und verfügt über eine Reihe von Tools wie Fuzzy-Logik, neuronale Netze, genetische Algorithmen usw. Das Soft-Computing-Modell unterscheidet sich von seinem Vorgängermodell, das als Hard-Computing-Modell bezeichnet wird, da es nicht mit dem mathematischen Modell der Problemlösung funktioniert.

Lassen Sie uns nun einige Methoden des Soft Computing anhand von Beispielen diskutieren.

1. Fuzzy-Logik befasst sich mit den Entscheidungsfindungs- und Kontrollsystemproblemen, die nicht in harte mathematische Formeln umgewandelt werden können. Dies ordnet im Grunde genommen die Eingaben den Ausgaben auf nichtlineare Weise logisch zu, so wie es der Mensch tut. Fuzzy-Logik wird in Kfz-Subsystemen, Klimaanlagen, Kameras usw. verwendet.

2. Künstliche neurale Netzwerke Durchführen von Klassifizierungs-, Data Mining- und Vorhersageprozessen und einfaches Verwalten der verrauschten Eingabedaten durch Kategorisieren in Gruppen oder Zuordnen zu einer erwarteten Ausgabe. Beispielsweise wird es bei der Bild- und Zeichenerkennung, der Geschäftsprognose verwendet, bei der die Muster aus den Datensätzen gelernt werden und ein Modell erstellt wird, um diese Muster zu erkennen.

3. Genetische Algorythmen und evolutionäre Techniken werden eingesetzt, um die Optimierungs- und Entwurfsprobleme zu lösen, bei denen eine optimale Lösung erkannt werden kann, aber keine vordefinierte korrekte Antwort geliefert wird. Die realen Anwendungen des genetischen Algorithmus, der heuristische Suchtechniken verwendet, sind Robotik, Automobildesign, optimiertes Telekommunikationsrouting, biomimetische Erfindung und so weiter.

Definition von Hard-Computing

Hartes Computing ist der traditionelle Ansatz für die Datenverarbeitung, für den ein genau angegebenes analytisches Modell erforderlich ist. Es wurde auch von Dr. Lotfi Zadeh vor dem Soft Computing vorgeschlagen. Der Hard-Computing-Ansatz liefert ein garantiertes, deterministisches und genaues Ergebnis und definiert anhand eines mathematischen Modells oder Algorithmus definierte Steueraktionen. Es beschäftigt sich mit binärer und knackiger Logik, die die genauen Eingangsdaten sequentiell benötigt. Hard-Computing ist jedoch nicht in der Lage, die Probleme der realen Welt zu lösen, deren Verhalten äußerst ungenau ist und bei denen sich die Informationen ständig ändern.

Nehmen wir ein Beispiel, ob es heute regnen wird oder nicht. Die Antwort könnte ja oder nein sein, was bedeutet, dass wir die Frage auf zwei mögliche deterministische Arten beantworten können, oder mit anderen Worten, die Antwort enthält eine klare oder binäre Lösung.

1. Das Soft-Computing-Modell ist ungenau, partiell wahr und approximativ. Auf der anderen Seite arbeitet Hard-Computing nicht nach den oben genannten Prinzipien. es ist sehr genau und sicher.
2. Soft Computing verwendet Fuzzy-Logik und probabilistisches Denken, während Hard Computing auf binären oder knackigen Systemen basiert.
3. Hard-Computing bietet Funktionen wie Präzision und Kategorisierung. Im Gegensatz dazu sind Approximation und Dispositionalität die Merkmale von Soft Computing.
4. Soft-Computing-Ansätze sind probabilistischer Natur, während Hard-Computing deterministisch ist.
5. Soft-Computing kann problemlos mit verrauschten und mehrdeutigen Daten betrieben werden. Im Gegensatz dazu kann Hard-Computing nur mit genauen Eingabedaten arbeiten.
6. Parallele Berechnungen können im Soft-Computing durchgeführt werden. Im Gegensatz dazu wird beim Hard-Computing eine sequentielle Berechnung der Daten durchgeführt.
7. Soft Computing kann ungefähre Ergebnisse liefern, während Hard Computing präzise Ergebnisse liefert.

Fazit

Der herkömmliche Computeransatz Hard-Computing ist effektiv, wenn es darum geht, ein deterministisches Problem zu lösen. Mit zunehmender Größe und Komplexität des Problems vergrößert sich jedoch auch der Design-Suchraum. Dies machte es schwierig, ein unsicheres und ungenaues Problem durch hartes Rechnen zu lösen. So hat sich Soft Computing als die Lösung für das Hard Computing herauskristallisiert, die auch viele Vorteile bietet, wie z. B. schnelle Berechnung, niedrige Kosten, Eliminierung der vordefinierten Software usw.