Innehåll

• Jämförelsediagram
• Definition av mjuk databehandling
• Låt oss nu diskutera några av metoderna för mjuk databehandling med exempel.
• Definition av hård databehandling
• Slutsats

Mjuk databehandling och hård datoranvändning är beräkningsmetoder där hård datoranvändning är den konventionella metoden bygger på principerna om noggrannhet, säkerhet och flexibilitet.Omvänt är mjuk databehandling ett modernt tillvägagångssätt som bygger på idén om tillnärmning, osäkerhet och flexibilitet.

Innan vi förstår mjuk dator och hård dator bör vi förstå, vad är dator? Beräkningen i termer av datorteknologi är processen för att utföra den specifika uppgiften med hjälp av en dator eller en datoranordning. Det finns flera egenskaper hos beräkningen, som den bör ge exakt lösning, noggranna och tydliga kontrollåtgärder, underlätta lösningen av de problem som kan lösas matematiskt.

Den traditionella beräkningsmetoden, hård datoranpassning är lämplig för matematiska problem, även om den kan användas för att lösa problem i verkliga världen, men den största tillhörande demeriten är att den förbrukar en stor mängd beräkningstid och kostnad. Detta är anledningen till att mjuk databehandling är det bättre alternativet för att lösa de verkliga problemen.

1. 1. Jämförelsediagram
   2. Definition
   3. Viktiga skillnader
   4. Slutsats

Jämförelsediagram

Grund för jämförelse	Mjuk datoranpassning	Hård beräkning
Grundläggande	Tolerant mot imprecision, osäkerhet, partiell sanning och tillnärmning.	Använder exakt angiven analytisk modell.
Baserat på	Suddig logik och sannolik resonemang	Binär logik och skarpt system
Funktioner	Tillnärmning och dispositionitet	Precision och kategori
Natur	Stochastic	Deterministic
Arbetar på	Tvetydiga och bullriga data	Exakt inmatningsdata
Beräkning	Kan utföra parallella beräkningar	sekventiell
Resultat	Ungefärlig	Ger exakt resultat.

Definition av mjuk databehandling

Mjuk datoranpassning är en beräkningsmodell som utvecklats för att lösa de icke-linjära problemen som innebär osäkra, upräkta och ungefärliga lösningar på ett problem. Dessa typer av problem betraktas som verkliga problem där den mänskliga liknande intelligensen krävs för att lösa den. Den mjuka datoruttrycket mynts av Dr Lotfi Zadeh, enligt honom är mjuk databehandling en metod som imiterar det mänskliga sinnet att resonera och lär sig i en miljö av osäkerhet och intryck.

Det skapas genom två element adaptivitet och kunskap och har en uppsättning verktyg som fuzzy logic, neurala nätverk, genetisk algoritm, etcetera. Den mjuka datormodellen skiljer sig från sin antecedent-modell som kallas hård datormodell eftersom den inte fungerar med den matematiska modellen för problemlösning.

Låt oss nu diskutera några av metoderna för mjuk databehandling med exempel.

1. Rolig logik hanterar beslutsprocessen och kontrollsystemproblem som inte kan omvandlas till hårda matematiska formler. Detta kartlägger i grund och botten inmatningarna till utgångarna logiskt på ett icke-linjärt sätt, hur människor gör det. Fuzzy logik används i bilens delsystem, luftkonditioneringsapparater, kameror osv.

2. Artificiellt nervsystem utföra klassificering, data mining och prediction process och enkelt hantera bullriga inputdata genom att kategorisera dem i grupperna eller mappa till en förväntad utgång. Till exempel används det i bild- och karaktärigenkänning, affärsprognoser där mönstren lärs från datamängderna och en modell skapas för att känna igen dessa mönster.

3. Genetiska algoritmer och evolutionstekniker används för att lösa optimerings- och designrelaterade problem där en optimal lösning kan erkännas men inget fördefinierat korrekt svar skulle tillhandahållas. De verkliga tillämpningarna av den genetiska algoritmen som använder heuristiska söktekniker är robotik, fordonsdesign, optimerad telekommunikationsruting, biomimetisk uppfinning och så vidare.

Definition av hård databehandling

Hård beräkning är det traditionella tillvägagångssättet som används i datoranvändning som behöver en exakt angiven analytisk modell. Det föreslogs också av Dr Lotfi Zadeh innan mjuk databehandling. Hard computing-metod ger ett garanterat, deterministiskt, exakt resultat och definierar bestämda kontrollåtgärder med hjälp av en matematisk modell eller algoritm. Det handlar om binär och skarp logik som kräver exakt inmatad data i följd. Hård datoranvändning kan emellertid inte lösa problem i den verkliga världen vars beteende är oerhört orimligt och där informationen ändras konsekvent.

Låt oss ta ett exempel om vi måste hitta om det kommer att regna idag eller inte? Svaret kan vara ja eller nej, vilket innebär att vi på två möjliga deterministiska sätt kan svara på frågan eller med andra ord, svaret innehåller en skarp eller binär lösning.

1. Den mjuka datormodellen är imprecisionstolerant, partiell sanning, tillnärmning. Å andra sidan fungerar inte hård dator enligt ovan angivna principer; det är mycket exakt och säkert.
2. Mjuk databehandling använder fuzzy logik och sannolikhet resonemang medan hård dator baseras på binära eller skarpa system.
3. Hård databehandling har funktioner som precision och kategori. Till skillnad från är tillnärmning och dispositionitet egenskaperna hos mjuk beräkning.
4. Mjuk databehandlingsmetod är sannolikhet medan hård datoranvändning är deterministisk.
5. Mjuk datoranvändning kan enkelt hanteras med bullriga och tvetydiga data. Däremot kan hård databehandling bara fungera på exakta inmatningsdata.
6. Parallella beräkningar kan utföras i mjuk beräkning. Tvärtom, i hård databehandling utförs sekventiell beräkning på data.
7. Mjuk databehandling kan ge ungefärliga resultat medan hård datorskapning ger exakta resultat.

Slutsats

Den konventionella datormetoden hård datoranvändning är effektiv när det gäller att lösa ett deterministiskt problem, men när problemet växer i storlek och komplexitet ökar också designutrymmet. Detta gjorde det svårt att lösa ett osäkert och upresist problem genom hård datoranvändning. Så mjuk databehandling har dykt upp som lösningen på den hårda datoren, som också ger en hel del fördelar såsom snabb beräkning, låg kostnad, eliminering av den fördefinierade programvaran, etc.