Calculul este un proces de conversie a intrării unui formular într-un alt formular de ieșire dorit utilizând anumite acțiuni de control. Conform conceptului de calcul, intrarea se numește antecedent, iar ieșirea se numește consecventă. O funcție de mapare convertește intrarea unui formular într-o altă formă de ieșire dorită folosind anumite acțiuni de control. Conceptul de calcul se aplică în principal ingineria informatică . Există două tipuri de calcul, hard computing și soft computing. Calculul dur este un proces în care programăm computerul pentru a rezolva anumite probleme folosind algoritmi matematici care există deja, care oferă o valoare de ieșire precisă. Unul dintre exemplele fundamentale de calcul greu este o problemă numerică.

Ce este Soft Computing?

Soft computing este o abordare în care calculăm soluții la problemele complexe existente, în care rezultatele de ieșire sunt imprecise sau neclare, una dintre cele mai importante caracteristici ale soft computingului este că ar trebui să fie adaptivă, astfel încât orice modificare a mediului să nu afecteze prezentul proces. Următoarele sunt caracteristicile soft computingului.

Nu necesită nicio modelare matematică pentru rezolvarea unei probleme date
Oferă soluții diferite atunci când rezolvăm din când în când o problemă cu o singură intrare
Folosește câteva metodologii de inspirație biologică, cum ar fi genetica, evoluția, roiul de particule, sistemul nervos uman etc.
De natură adaptativă.

Există trei tipuri de tehnici soft computing care includ următoarele.

Retele neuronale artificiale

Este o modelare conexionistă și o rețea distribuită în paralel. Există două tipuri ANN (Rețea neuronală artificială) și BNN (Biological Neural Network). O rețea neuronală care procesează un singur element este cunoscută sub numele de unitate. componente ale unității sunt, intrare, greutate, element de procesare, ieșire. Este similar cu sistemul nostru neuronal uman. Principalul avantaj este că rezolvă problemele în paralel, rețelele neuronale artificiale folosind semnale electrice pentru a comunica. Dar principalul dezavantaj este că nu sunt toleranți la erori, adică dacă cineva din neuronii artificiali se deteriorează, nu va mai funcționa.

Un exemplu de personaj scris de mână, unde un personaj este scris în hindi de mulți oameni, aceștia pot scrie același personaj, dar într-o formă diferită. După cum se arată mai jos, indiferent de modul în care scriu putem înțelege personajul, deoarece se știe deja cum arată personajul. Acest concept poate fi comparat cu sistemul nostru de rețea neuronală.

“cum se utilizează tranzistorul npn ”

soft - calculatoare

Fuzzy Logic

Algoritmul logicii fuzzy este utilizat pentru a rezolva modelele care se bazează pe raționamente logice precum imprecise și vagi. A fost introdus de Latzi A. Zadeh în 1965. Logica fuzzy furnizează valoarea de adevăr stipulată cu intervalul închis [0,1]. Unde 0 = valoare falsă, 1 = valoare adevărată.

Un exemplu de robot care dorește să se deplaseze dintr-un loc în altul într-un timp scurt, unde există multe obstacole pe drum. Acum se pune întrebarea: modul în care robotul își poate calcula mișcarea pentru a ajunge la punctul de destinație, fără a se ciocni de vreun obstacol. Aceste tipuri de probleme au probleme de incertitudine care pot fi rezolvate folosind logica fuzzy.

fuzzy - logică

“cum se construiește un volant ”

Algoritm genetic în Soft Computing

Algoritmul genetic a fost introdus de prof. John Holland în 1965. Este utilizat pentru rezolvarea problemelor bazate pe principiile selecției naturale, care intră sub algoritmul evolutiv. Ele sunt de obicei utilizate pentru probleme de optimizare precum maximizarea și minimizarea funcțiilor obiective, care sunt de două tipuri de colonie de furnici și particule de roi. Urmează procese biologice precum genetica și evoluția.

Funcțiile algoritmului genetic

Algoritmul genetic poate rezolva problemele care nu pot fi rezolvate în timp real, cunoscut și sub numele de problema NP-Hard. Problemele complicate care nu pot fi rezolvate matematic pot fi rezolvate cu ușurință prin aplicarea algoritmului genetic. Este o metodă de căutare euristică sau de căutare randomizată, care oferă un set inițial de soluții și generează o soluție la problemă în mod eficient și eficient.

O modalitate simplă de a înțelege acest algoritm este luând în considerare următorul exemplu de persoană care dorește să investească niște bani în bancă, știm că există diferite bănci disponibile cu scheme și politici diferite. Dobânda sa individuală cât de mult trebuie să fie investit în bancă, astfel încât să poată obține un profit maxim. Există anumite criterii pentru persoana respectivă, cum poate investi și cum poate profita investind în bancă. Aceste criterii pot fi depășite de algoritmul „Evolutional Computing”, cum ar fi calculul genetic.

“cum se obține 220v de la 110v ”

algoritm genetic

Diferența dintre hard computing și soft computing

Diferența dintre hard computing și soft computing este următoarea

Calcul greu	Soft Computing
Modelul analitic cerut de hard computing trebuie să fie reprezentat cu precizie	Se bazează pe incertitudine, adevăr parțial tolerant la imprecizie și aproximare.
Timpul de calcul este mai mare	Timpul de calcul este mai mic
Depinde de logica binară, sisteme numerice, software clar.	Bazat pe aproximare și dispozițional.
Calcul secvențial	Calcul paralel
Oferă rezultate exacte	Oferă rezultate adecvate
Exemple: Metode tradiționale de calcul folosind computerul nostru personal.	Exemplu: rețele neuronale precum Adaline, Madaline, rețele ART etc.

Avantaje

Avantajele soft computingului sunt

Se efectuează calculul matematic simplu
Eficiență bună
Aplicabil în timp real
Bazat pe raționamentul uman.

Dezavantaje

Dezavantajele soft computingului sunt

Oferă o valoare de ieșire aproximativă
Dacă apare o mică eroare, întregul sistem încetează să funcționeze, pentru a depăși întregul său sistem trebuie corectat de la început, care este procesul care necesită timp.

Aplicații

Următoarele sunt aplicațiile soft computing

Controlează motoare precum motor de inducție , Servomotor de curent continuu automat
Centralele electrice pot fi controlate folosind un sistem inteligent de control
În procesarea imaginii, intrarea dată poate fi de orice formă, fie imagine, fie video, care poate fi manipulată folosind soft computing pentru a obține un duplicat exact al imaginii sau videoclipului original.
În aplicațiile biomedicale în care este strâns legată de biologie și medicină, tehnicile de calcul ușor pot fi utilizate pentru rezolvarea problemelor biomedicale, cum ar fi diagnosticul, monitorizarea, tratamentul și terapia.
Instrumentarea inteligentă este la modă în zilele noastre, unde dispozitivele inteligente comunică automat cu alte dispozitive folosind un anumit set de protocoale de comunicare pentru a efectua anumite sarcini, dar problema este că nu există un protocol standard adecvat pentru a comunica. Acest lucru poate fi depășit folosind tehnici de calcul soft, în care dispozitivele inteligente sunt comunicate prin mai multe protocoale, cu o confidențialitate și o robustețe ridicate.

Calculul este o tehnică utilizată pentru a converti o anumită intrare folosind acțiunea de control la ieșirea dorită. Există două tipuri de tehnici de calcul hard computing și soft computing. Aici, în articolul nostru, ne concentrăm în principal pe soft computing, tehnicile sale cum ar fi logica fuzzy, rețeaua neuronală artificială, algoritmul genetic, comparația dintre hard computing și soft computing, tehnici de soft soft, aplicații și avantaje. Iată întrebarea „Cum sunt moi tehnica de calcul este aplicabil în domeniul medical? ”