* Logica fuzzy: Si occupa di informazioni imprecise e vaghe. Utilizza le funzioni di appartenenza per rappresentare il grado in cui un elemento appartiene a un set, piuttosto che una classificazione sì/no fresca. Ciò consente la modellizzazione del ragionamento umano e delle variabili linguistiche.
* Reti neurali: Ispirati dalla struttura e dalla funzione del cervello umano, questi sistemi imparano dai dati e si adattano ai mutevoli ambienti. Sono eccellenti nel riconoscimento dei pattern, nell'approssimazione e nell'ottimizzazione delle funzioni.
* Ragionamento probabilistico: Incorpora incertezza e casualità usando modelli probabilistici. Ciò consente di gestire i dati rumorosi e prendere decisioni in base a informazioni incomplete. Le reti bayesiane e i modelli Markov sono esempi.
* Calcolo evolutivo: Utilizza principi di selezione naturale e algoritmi genetici per trovare soluzioni ottimali o quasi ottimali a problemi complessi. Ciò include algoritmi genetici, programmazione genetica e strategie evolutive.
Questi quattro componenti non si escludono a vicenda; Spesso lavorano insieme sinergicamente. Ad esempio, un sistema potrebbe utilizzare la logica fuzzy per pre-processare i dati, una rete neurale per il riconoscimento dei pattern e un algoritmo genetico per ottimizzare i parametri della rete.
In sintesi, il nucleo del soft computing è la sua tolleranza per l'imprecisione e l'incertezza e la sua dipendenza da approssimazione e adattamento Per risolvere complessi problemi del mondo reale in cui metodi tradizionali e precisi potrebbero essere inadeguati o poco pratici. Sottolinea la praticità e la robustezza sulla precisione assoluta.
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