Qu'est-ce que le Soft Computing: techniques et différences

Le calcul est un processus de conversion de l'entrée d'un formulaire en une autre forme de sortie souhaitée à l'aide de certaines actions de contrôle. Selon le concept de calcul, l'entrée est appelée un antécédent et la sortie est appelée le conséquent. Une fonction de mappage convertit l'entrée d'un formulaire en une autre forme de sortie souhaitée à l'aide de certaines actions de contrôle. Le concept informatique s'applique principalement à génie informatique . Il existe deux types d'informatique, l'informatique dure et l'informatique douce. L'informatique dure est un processus dans lequel nous programmons l'ordinateur pour résoudre certains problèmes à l'aide d'algorithmes mathématiques qui existent déjà, qui fournissent une valeur de sortie précise. L'un des exemples fondamentaux de l'informatique dure est un problème numérique.

Qu'est-ce que le Soft Computing?

Le soft computing est une approche où nous calculons des solutions aux problèmes complexes existants, où les résultats de sortie sont imprécis ou de nature floue, l'une des caractéristiques les plus importantes du soft computing est qu'il doit être adaptatif afin que tout changement d'environnement n'affecte pas le présent. traiter. Voici les caractéristiques de l'informatique douce.

• Il ne nécessite aucune modélisation mathématique pour résoudre un problème donné
• Cela donne différentes solutions lorsque nous résolvons un problème d'une entrée de temps en temps
• Utilise des méthodologies d'inspiration biologique telles que la génétique, l'évolution, l'essaimage de particules, le système nerveux humain, etc.
• Adaptatif par nature.

Il existe trois types de techniques informatiques douces qui comprennent les éléments suivants.

• Réseau neuronal artificiel
• Logique floue
• Algorithme génétique

Réseau neuronal artificiel

C'est une modélisation connexionniste et un réseau distribué parallèle. Il existe de deux types ANN (réseau neuronal artificiel) et BNN (Biological Neural Network). Un réseau de neurones qui traite un seul élément est appelé une unité. Le Composants de l'unité sont, entrée, poids, élément de traitement, sortie. C'est similaire à notre système neuronal humain. Le principal avantage est qu'ils résolvent les problèmes en parallèle, les réseaux de neurones artificiels utilisent des signaux électriques pour communiquer. Mais le principal inconvénient est qu'ils ne sont pas tolérants aux pannes, c'est-à-dire que si l'un des neurones artificiels est endommagé, il ne fonctionnera plus.

Un exemple de caractère manuscrit, où un caractère est écrit en hindi par de nombreuses personnes, ils peuvent écrire le même caractère mais sous une forme différente. Comme indiqué ci-dessous, quelle que soit la manière dont ils écrivent, nous pouvons comprendre le personnage, car on sait déjà à quoi ressemble le personnage. Ce concept peut être comparé à notre système de réseau neuronal.

soft - informatique

Logique floue

L'algorithme de logique floue est utilisé pour résoudre les modèles qui sont basés sur un raisonnement logique comme imprécis et vague. Il a été introduit par Latzi A. Zadeh en 1965. La logique floue fournit la valeur de vérité stipulée avec l'intervalle fermé [0,1]. Où 0 = valeur fausse, 1 = valeur vraie.

Un exemple de robot qui veut se déplacer d'un endroit à un autre dans un court laps de temps où il y a de nombreux obstacles sur le chemin. Maintenant, la question se pose est de savoir comment le robot peut calculer son mouvement pour atteindre le point de destination, sans heurter aucun obstacle. Ces types de problèmes ont un problème d'incertitude qui peut être résolu en utilisant la logique floue.

logique floue

Algorithme génétique en informatique douce

L'algorithme génétique a été introduit par le professeur John Holland en 1965. Il est utilisé pour résoudre des problèmes basés sur les principes de la sélection naturelle, qui relèvent de l'algorithme évolutif. Ils sont généralement utilisés pour des problèmes d'optimisation tels que la maximisation et la minimisation des fonctions objectives, qui sont de deux types de colonie de fourmis et de particule d'essaim. Il suit des processus biologiques comme la génétique et l'évolution.

Fonctions de l'algorithme génétique

L'algorithme génétique peut résoudre les problèmes qui ne peuvent être résolus en temps réel, également connus sous le nom de problème NP-Hard. Les problèmes complexes qui ne peuvent pas être résolus mathématiquement peuvent être facilement résolus en appliquant l'algorithme génétique. Il s'agit d'une méthode de recherche heuristique ou de recherche aléatoire, qui fournit un ensemble initial de solutions et génère une solution au problème de manière efficace et efficiente.

Un moyen simple de comprendre cet algorithme consiste à considérer l'exemple suivant d'une personne qui souhaite investir de l'argent dans la banque, nous savons qu'il existe différentes banques disponibles avec différents régimes et politiques. Son intérêt individuel combien le montant à investir dans la banque, afin qu'il puisse obtenir un profit maximum. Il y a certains critères pour la personne qui est, comment elle peut investir et comment peut-elle tirer profit en investissant dans la banque. Ces critères peuvent être surmontés par l'algorithme «Evolutional Computing» comme le calcul génétique.

algorithme génétique

Différence entre l'informatique dure et l'informatique douce

La différence entre l'informatique dure et l'informatique douce est la suivante

Avantages

Les avantages de l'informatique douce sont

• Le calcul mathématique simple est effectué
• Bonne efficacité
• Applicable en temps réel
• Basé sur un raisonnement humain.

Désavantages

Les inconvénients de l'informatique douce sont

• Il donne une valeur de sortie approximative
• Si une petite erreur se produit, l'ensemble du système cesse de fonctionner, pour surmonter l'ensemble de son système doit être corrigé dès le début, ce qui prend du temps.

Applications

Voici les applications de l'informatique douce

• Contrôle les moteurs comme moteur à induction , Servomoteur DC automatiquement
• Les centrales électriques peuvent être contrôlées à l'aide d'un système de contrôle intelligent
• Dans le traitement d'image, l'entrée donnée peut être de n'importe quelle forme, soit une image ou une vidéo, qui peut être manipulée en utilisant un logiciel informatique pour obtenir une copie exacte de l'image ou de la vidéo d'origine.
• Dans les applications biomédicales où elles sont étroitement liées à la biologie et à la médecine, les techniques informatiques douces peuvent être utilisées pour résoudre des problèmes biomédicaux tels que le diagnostic, la surveillance, le traitement et la thérapie.
• L'instrumentation intelligente est à la mode de nos jours, où les appareils intelligents communiquent automatiquement avec d'autres appareils en utilisant un certain ensemble de protocoles de communication pour effectuer certaines tâches, mais le problème ici est qu'il n'y a pas de protocole standard approprié pour communiquer. Cela peut être surmonté en utilisant des techniques informatiques douces, où les appareils intelligents sont communiqués sur plusieurs protocoles, avec une confidentialité et une robustesse élevées.

Le calcul est une technique utilisée pour convertir une entrée particulière à l'aide d'une action de contrôle en sortie souhaitée. Il existe deux types de techniques informatiques: hard computing et soft computing. Ici, dans notre article, nous nous concentrons principalement sur l'informatique douce, ses techniques comme la logique floue, le réseau de neurones artificiels, l'algorithme génétique, la comparaison entre l'informatique dure et l'informatique douce, les techniques de calcul logiciel, les applications et les avantages. Voici la question «Comment sont doux l'informatique est applicable dans le domaine médical? »