Skaičiavimas yra procesas, kai vienos formos įvestis paverčiama kita norima išvesties forma, naudojant tam tikrus valdymo veiksmus. Pagal skaičiavimo sąvoką įvestis vadinama ankstesniu, o išvestis - pasekme. Kartografavimo funkcija paverčia vienos formos įvestį kita norimo išvesties forma, naudodama tam tikrus valdymo veiksmus. Skaičiavimo koncepcija daugiausia taikoma informatikos inžinerija . Yra du skaičiavimo tipai: kietasis skaičiavimas ir minkštasis skaičiavimas. Sunkus skaičiavimas yra procesas, kurio metu mes programuojame kompiuterį tam tikroms problemoms spręsti naudodami jau egzistuojančius matematinius algoritmus, kurie suteikia tikslią išvesties vertę. Vienas iš pagrindinių sudėtingo skaičiavimo pavyzdžių yra skaitinė problema.

Kas yra „soft computing“?

„Soft computing“ yra metodas, kai mes apskaičiuojame esamų sudėtingų problemų sprendimus, kai išvesties rezultatai yra netikslūs arba neryškūs, vienas iš svarbiausių minkštojo skaičiavimo bruožų yra tai, kad jis turėtų būti adaptuojamas, kad bet kokie aplinkos pokyčiai nepaveiktų dabarties procesą. Toliau pateikiamos minkšto skaičiavimo ypatybės.

Tam nereikia jokio matematinio modeliavimo sprendžiant bet kurią problemą
Tai pateikia skirtingus sprendimus, kai kartkartėmis sprendžiame vieno įvesties problemą
Taiko kai kurias biologiškai įkvėptas metodikas, tokias kaip genetika, evoliucija, spiečių dalelės, žmogaus nervų sistema ir kt.
Adaptyvaus pobūdžio.

Yra trys tipai minkštosios skaičiavimo technikos kurie apima šiuos dalykus.

Dirbtinis neuronų tinklas

Tai yra konekcionistinis modeliavimas ir lygiagretus paskirstytasis tinklas. Yra dviejų tipų ANN (dirbtinis neuronų tinklas) ir BNN (biologinis neuronų tinklas). Neuroninis tinklas, kuris apdoroja vieną elementą, yra žinomas kaip vienetas. The komponentai vieneto yra įvestis, svoris, apdorojimo elementas, išvestis. Tai panašu į mūsų žmogaus nervų sistemą. Pagrindinis privalumas yra tas, kad jie problemas sprendžia lygiagrečiai, dirbtiniai neuroniniai tinklai naudojasi elektriniais signalais bendravimui. Tačiau pagrindinis trūkumas yra tas, kad jie nėra atsparūs gedimams, ty jei kas nors iš dirbtinių neuronų sugadinamas, jis nebeveiks.

Ranka parašyto personažo pavyzdys, kai personažą hindi kalba rašo daugybė žmonių, jie gali rašyti tą patį simbolį, bet kita forma. Kaip parodyta žemiau, kad ir kaip jie parašytų, mes galime suprasti veikėją, nes jau žinome, kaip personažas atrodo. Šią koncepciją galima palyginti su mūsų neuroninio tinklo sistema.

“kur įsigyti elektroninių dalių vietoje ”

minkštas - skaičiavimas

Apytikslė logika

Apytikslės logikos algoritmas naudojamas sprendžiant modelius, kurie yra pagrįsti loginiais samprotavimais, pavyzdžiui, netikslūs ir neaiškūs. Latzi A. Zadehas ją pristatė 1965 m. Apytikslė logika pateikia nustatytą tiesos vertę uždaruoju intervalu [0,1]. Kur 0 = klaidinga vertė, 1 = tikroji vertė.

Roboto, norinčio per trumpą laiką persikelti iš vienos vietos į kitą, kur kelyje yra daug kliūčių, pavyzdys. Dabar kyla klausimas, kaip robotas gali apskaičiuoti savo judėjimą, kad pasiektų kelionės tikslą, nesusidūręs su jokia kliūtimi. Šio tipo problemos turi neapibrėžtumo problemą, kurią galima išspręsti naudojant neaiškią logiką.

neryškus - logika

Genetinis algoritmas minkštame skaičiavime

Genetinį algoritmą įvedė prof. John Holland 1965 m. Jis naudojamas sprendžiant problemas, pagrįstas natūralios atrankos principais, kurie patenka į evoliucijos algoritmą. Jie paprastai naudojami optimizavimo problemoms, tokioms kaip tikslinių funkcijų, kurios yra dviejų tipų skruzdžių kolonijos ir būrio dalelių, maksimalizavimas ir sumažinimas. Tai seka biologinius procesus, tokius kaip genetika ir evoliucija.

“atminties hierarchija kompiuterio architektūroje ”

Genetinio algoritmo funkcijos

Genetinis algoritmas gali išspręsti problemas, kurių negalima išspręsti realiuoju laiku, dar vadinamą „NP-Hard“ problema. Sudėtingas problemas, kurių neįmanoma išspręsti matematiškai, galima lengvai išspręsti taikant genetinį algoritmą. Tai euristinis paieškos arba atsitiktinių imčių paieškos metodas, kuris pateikia pradinį sprendimų rinkinį ir efektyviai bei efektyviai sukuria problemos sprendimą.

Paprastas būdas suprasti šį algoritmą yra apsvarstyti šį asmens, norinčio investuoti šiek tiek pinigų į banką, pavyzdį, žinome, kad yra įvairių bankų, turinčių skirtingas schemas ir politiką. Individualus interesas, kiek reikia investuoti į banką, kad jis galėtų gauti maksimalų pelną. Žmogui yra tam tikri kriterijai, tai yra, kaip jis gali investuoti ir kaip jis gali gauti pelno investuodamas į banką. Šiuos kriterijus galima įveikti „Evolutional Computing“ algoritmu, pavyzdžiui, genetiniu skaičiavimu.

“anti šnipų signalo klaidos RF detektorius ”

genetinis - algoritmas

Skirtumas tarp kietosios ir minkštosios kompiuterijos

Skirtumas tarp kietojo skaičiavimo ir minkštojo skaičiavimo yra toks

Sunkus skaičiavimas	„Soft Computing“
Turi būti tiksliai pavaizduotas analitinis modelis, reikalingas sunkaus skaičiavimo būdu	Jis grindžiamas neapibrėžtumu, daline tiesa, toleruojančia netikslumą ir priartinimą.
Skaičiavimo laikas yra daugiau	Skaičiavimo laikas yra trumpesnis
Tai priklauso nuo dvejetainės logikos, skaitinių sistemų, aiškios programinės įrangos.	Remiantis apytiksliu ir dispoziciniu.
Nuoseklus skaičiavimas	Lygiagretus skaičiavimas
Suteikia tikslią produkciją	Suteikia tinkamą rezultatą
Pavyzdžiai: tradiciniai skaičiavimo metodai naudojant asmeninį kompiuterį.	Pavyzdys: neuroniniai tinklai, tokie kaip „Adaline“, „Madaline“, ART tinklai ir kt.

Privalumai

Programinės įrangos privalumai yra

Atliekamas paprastas matematinis skaičiavimas
Geras efektyvumas
Taikoma realiuoju laiku
Remiantis žmogaus samprotavimais.

Trūkumai

Minkšto skaičiavimo trūkumai yra

Tai pateikia apytikslę išėjimo vertę
Jei įvyksta nedidelė klaida, visa sistema nustoja veikti, kad būtų įveikta visa jos sistema, reikia pataisyti nuo pat pradžių, o tai užtrunka.

Programos

Toliau pateikiamos minkštojo skaičiavimo programos

Valdo tokius variklius kaip asinchroninis variklis , Nuolatinės srovės servovariklis automatiškai
Elektrines galima valdyti naudojant intelektualią valdymo sistemą
Apdorojant vaizdą, pateiktas įvestis gali būti bet kokios formos, tiek vaizdas, tiek vaizdo įrašas, su kuriais galima manipuliuoti naudojant minkštą kompiuteriją, norint gauti tikslią originalaus vaizdo ar vaizdo įrašo kopiją.
Taikant biomedicinos programas, kai tai glaudžiai susiję su biologija ir medicina, minkštojo skaičiavimo metodika gali būti naudojama sprendžiant biomedicinos problemas, tokias kaip diagnostika, stebėjimas, gydymas ir terapija.
Išmanioji aparatūra šiais laikais yra madinga, kai išmanieji prietaisai automatiškai bendrauja su kitais įrenginiais naudodami tam tikrą rinkinį ryšio protokolai atlikti tam tikras užduotis, tačiau problema yra ta, kad nėra tinkamo standartinio ryšio protokolo. Tai galima įveikti naudojant minkšto skaičiavimo metodus, kai išmanieji įrenginiai yra perduodami keliais protokolais, užtikrinant aukštą privatumą ir tvirtumą.

Skaičiavimas yra metodas, naudojamas konvertuoti tam tikrą įvestį naudojant valdymo veiksmus į norimą išvestį. Yra dviejų tipų skaičiavimo metodai: kietasis skaičiavimas ir minkštasis skaičiavimas. Šiame straipsnyje mes daugiausia dėmesio skiriame minkštam skaičiavimui, jo metodams, pvz., Neaiškiai logikai, dirbtiniam nervų tinklui, genetiniam algoritmui, kietojo skaičiavimo ir minkštojo skaičiavimo palyginimui, minkštojo skaičiavimo metodams, programoms ir pranašumams. Štai klausimas „Kaip minkšta skaičiavimas yra taikoma medicinos srityje? “