Før du forstår myk databehandling og hardt databehandling, bør vi forstå, hva er databehandling? Beregningen i form av datateknologi er prosessen med å utføre den spesifikke oppgaven ved hjelp av en datamaskin eller en databehandlingsenhet. Det er flere egenskaper ved databehandlingen, slik at den skal gi presis løsning, nøyaktige og klare kontrollhandlinger, lette løsningen av problemene som kan løses matematisk.
Den tradisjonelle databehandlingsmetoden, hardt databehandling er egnet for matematiske problemer, selv om det kan brukes til å løse virkelige problemer, men den største tilhørende demeritten er at den bruker mye tid og kostnad. Dette er grunnen til at soft computing er det bedre alternativet for å løse de virkelige verdensproblemer.
Sammenligningstabel
| Grunnlag for sammenligning | Myk databehandling | Hard computing |
|---|---|---|
| grunn~~POS=TRUNC | Tolerant til upresisjon, usikkerhet, delvis sannhet og tilnærming. | Bruker nøyaktig angitt analytisk modell. |
| Basert på | Fuzzy logikk og probabilistisk resonnement | Binær logikk og skarp system |
| Egenskaper | Tilnærming og disposisjonalitet | Presisjon og kategorisitet |
| Natur | stokastisk | determinis |
| Fungerer på | Tvetydige og bråkete data | Nøyaktige inngangsdata |
| Computation | Kan utføre parallelle beregninger | sekvensiell |
| Resultat | Tilnærmet | Produserer presis utfall. |
Definisjon av myk databehandling
Soft computing er en databehandlingsmodell utviklet for å løse de ikke-lineære problemene som involverer usikre, upresise og omtrentlige løsninger på et problem. Disse typer problemer betraktes som virkelige problemer hvor den menneskelige intelligensen er nødvendig for å løse den. Den myke databehandlingstiden er laget av Dr Lotfi Zadeh, ifølge ham er soft computing en tilnærming som etterligner det menneskelige sinn til å begrunnelse og lærer i et miljø av usikkerhet og inntrykk.
Den er opprettet gjennom to elementer adaptivitet og kunnskap og har et sett med verktøy som fuzzy logikk, neurale nettverk, genetisk algoritme, etc. Soft computermodellen er forskjellig fra den antecedente modellen kjent som harddiskmodell fordi den ikke fungerer på den matematiske modellen for problemløsing.
La oss nå diskutere noen av metodene for soft computing med eksempler.
1. Fuzzy logikk omhandler beslutningsprosesser og kontrollsystemproblemer som ikke kan omdannes til harde matematiske formler. Dette kartlegger i utgangspunktet inngangene til utgangene logisk på en ikke-lineær måte, slik menneskene gjør det. Fuzzy logikk brukes i bilens delsystem, klimaanlegg, kameraer osv.
2. Kunstige nevrale nettverk utfører klassifisering, datautvinning og prediksjonsprosess og enkelt administrerer støyende inngangsdata ved å kategorisere det i gruppene eller kartlegge til en forventet utgang. For eksempel brukes den i bilde- og tegngjenkjenning, forretningsprognose hvor mønstrene læres fra datasettene og en modell er opprettet for å gjenkjenne disse mønstrene.
3. Genetiske algoritmer og evolusjonære teknikker er ansatt for å løse optimerings- og designrelaterte problemer der en optimal løsning kan gjenkjennes, men ikke forhåndsdefinert korrekt svar vil bli gitt. Virkelige applikasjoner av den genetiske algoritmen som bruker heuristiske søketeknikker er robotteknologi, bildesign, optimalisert telekommunikasjonsruting, biomimetisk oppfinnelse og så videre.
Definisjon av hardt databehandling
Hard computing er den tradisjonelle tilnærmingen som brukes i databehandling som trenger en nøyaktig angitt analytisk modell. Det ble også foreslått av dr Lotfi Zadeh før myk databehandling. Hard computing tilnærming gir et garantert, deterministisk, nøyaktig resultat og definerer bestemte kontrollhandlinger ved hjelp av en matematisk modell eller algoritme. Den omhandler binær og skarp logikk som krever nøyaktige inndataene i rekkefølge. Imidlertid er hardt databehandling ikke i stand til å løse de virkelige verdensproblemer hvis oppførsel er ekstremt upresent og hvor informasjonen endres konsekvent.
La oss ta et eksempel hvis vi trenger å finne ut om det vil regne i dag eller ikke? Svaret kan være ja eller nei, som betyr på to mulige deterministiske måter vi kan svare på spørsmålet, eller med andre ord inneholder svaret en skarp eller binær løsning.
Viktige forskjeller mellom myk databehandling og hardt databehandling
- Den myke databehandlingsmodellen er upresisjonstolerant, delvis sannhet, tilnærming. På den annen side virker ikke harddisken på de ovenfor angitte prinsippene; det er veldig nøyaktig og sikkert.
- Soft computing anvender fuzzy logikk og probabilistisk resonnement mens hardt databehandling er basert på binære eller skarpe systemer.
- Hard computing har funksjoner som presisjon og kategorisitet. Tilnærmet er tilnærming og disposisjonalitet egenskapene til myk databehandling.
- Soft computing tilnærming er probabilistisk i naturen mens hardt databehandling er deterministisk.
- Myk databehandling kan lett betjenes på støyende og tvetydige data. I kontrast kan hardt databehandling bare fungere på eksakte inngangsdata.
- Parallelle beregninger kan utføres i myk databehandling. Tvert imot utføres i hardcomputer sekvensiell beregning på dataene.
- Soft computing kan produsere omtrentlige resultater mens hardt databehandling genererer presise resultater.
Konklusjon
Den konvensjonelle databehandlingsmetoden hardt databehandling er effektiv når det gjelder å løse et deterministisk problem, men etter hvert som problemet vokser i størrelse og kompleksitet, øker designsøkeplassen også. Dette gjorde det vanskelig å løse et usikkert og upresent problem ved hardt databehandling. Så har soft computing oppstått som løsningen på hard computing som også gir mange fordeler som rask beregning, lav kostnad, eliminering av den forhåndsdefinerte programvaren osv.
