계산은 특정 제어 작업을 사용하여 한 양식의 입력을 다른 원하는 출력 양식으로 변환하는 프로세스입니다. 계산의 개념에 따라 입력을 선행 항목이라고하고 출력을 결과 항목이라고합니다. 매핑 기능은 특정 제어 작업을 사용하여 한 형식의 입력을 원하는 출력의 다른 형식으로 변환합니다. 컴퓨팅 개념은 주로 컴퓨터 공학 . 컴퓨팅에는 하드 컴퓨팅과 소프트 컴퓨팅의 두 가지 유형이 있습니다. 하드 컴퓨팅은 정확한 출력 값을 제공하는 이미 존재하는 수학적 알고리즘을 사용하여 특정 문제를 해결하도록 컴퓨터를 프로그래밍하는 프로세스입니다. 하드 컴퓨팅의 기본적인 예 중 하나는 수치 문제입니다.
소프트 컴퓨팅이란?
소프트 컴퓨팅은 출력 결과가 본질적으로 부정확하거나 모호한 기존의 복잡한 문제에 대한 솔루션을 계산하는 접근 방식입니다. 소프트 컴퓨팅의 가장 중요한 기능 중 하나는 환경 변화가 현재에 영향을 미치지 않도록 적응해야한다는 것입니다. 방법. 다음은 소프트 컴퓨팅의 특성입니다.
- 주어진 문제를 해결하기 위해 수학적 모델링이 필요하지 않습니다.
- 때때로 하나의 입력 문제를 해결할 때 다른 솔루션을 제공합니다.
- 유전학, 진화, 입자 집단, 인간 신경계 등과 같은 생물학적으로 영감을받은 방법론을 사용합니다.
- 자연에 적응합니다.
세 가지 유형이 있습니다. 소프트 컴퓨팅 기술 다음을 포함합니다.
인공 신경망
연결주의 모델링 및 병렬 분산 네트워크입니다. 두 가지 유형이 있습니다 ANN (인공 신경망) 및 BNN (Biological Neural Network). 단일 요소를 처리하는 신경망을 단위라고합니다. 그만큼 구성 요소 단위의 입력, 무게, 처리 요소, 출력입니다. 인간의 신경계와 비슷합니다. 가장 큰 장점은 병렬로 문제를 해결하고 인공 신경망은 전기 신호를 사용하여 통신한다는 것입니다. 그러나 가장 큰 단점은 인공 뉴런이 손상되면 더 이상 기능하지 않는다는 내결함성이 없다는 것입니다.
많은 사람들이 힌디어로 문자를 쓰는 손글씨 문자의 예는 같은 문자를 쓰지만 다른 형태로 쓸 수 있습니다. 아래에서 볼 수 있듯이 어떤 방식으로 작성하든 캐릭터가 어떻게 생겼는지 이미 알고 있기 때문에 캐릭터를 이해할 수 있습니다. 이 개념은 우리의 신경망 시스템과 비교할 수 있습니다.
소프트 – 컴퓨팅
“n 유형 대 p 유형 ”
퍼지 로직
퍼지 논리 알고리즘은 부정확하고 모호한 논리 추론에 기반한 모델을 해결하는 데 사용됩니다. 1965 년 Latzi A. Zadeh에 의해 도입되었습니다. 퍼지 논리는 닫힌 간격 [0,1]으로 규정 된 진리 값을 제공합니다. 여기서 0 = 거짓 값, 1 = 참 값.
길에 많은 장애물이있는 짧은 시간 내에 한 장소에서 다른 장소로 이동하려는 로봇의 예입니다. 이제 문제는 로봇이 장애물에 충돌하지 않고 목적지 지점에 도달하기 위해 이동을 계산하는 방법입니다. 이러한 유형의 문제에는 퍼지 논리를 사용하여 해결할 수있는 불확실성 문제가 있습니다.
퍼지 – 논리
소프트 컴퓨팅의 유전 알고리즘
유전 알고리즘은 1965 년 John Holland 교수에 의해 도입되었습니다. 진화 알고리즘하에있는 자연 선택 원리에 기반한 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 그들은 일반적으로 개미 식민지와 떼 입자의 두 가지 유형 인 목적 함수의 최대화 및 최소화와 같은 최적화 문제에 사용됩니다. 그것은 유전학과 진화와 같은 생물학적 과정을 따릅니다.
유전 알고리즘의 기능
유전자 알고리즘은 NP-Hard 문제로 알려진 실시간으로 풀 수없는 문제를 해결할 수 있습니다. 수학적으로 풀 수없는 복잡한 문제는 유전 알고리즘을 적용하여 쉽게 풀 수 있습니다. 발견 적 검색 또는 무작위 검색 방법으로 초기 솔루션 세트를 제공하고 문제에 대한 솔루션을 효율적이고 효과적으로 생성합니다.
이 알고리즘을 이해하는 간단한 방법은 은행에 약간의 돈을 투자하려는 사람의 다음 예를 고려하는 것입니다. 우리는 다른 체계와 정책을 사용할 수있는 다른 은행이 있다는 것을 알고 있습니다. 그가 최대 이익을 얻을 수 있도록 은행에 얼마나 많은 금액을 투자해야 하는가에 대한 개인적인 관심. 사람에 대한 특정 기준, 즉 그가 투자 할 수있는 방법과 은행에 투자하여 수익을 얻을 수있는 방법이 있습니다. 이러한 기준은 유전 컴퓨팅과 같은 '진화 컴퓨팅'알고리즘으로 극복 할 수 있습니다.
유전 – 알고리즘
하드 컴퓨팅과 소프트 컴퓨팅의 차이점
하드 컴퓨팅과 소프트 컴퓨팅의 차이점은 다음과 같습니다.
| 하드 컴퓨팅 | 소프트 컴퓨팅 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
장점
소프트 컴퓨팅의 이점은 다음과 같습니다.
- 간단한 수학적 계산이 수행됩니다.
- 좋은 효율성
- 실시간 적용 가능
- 인간의 추론을 기반으로합니다.
단점
소프트 컴퓨팅의 단점은 다음과 같습니다.
- 대략적인 출력 값을 제공합니다.
- 작은 오류가 발생하면 전체 시스템이 작동을 멈추고 전체 시스템을 극복하려면 처음부터 수정해야하는데 시간이 걸리는 과정입니다.
응용
다음은 소프트 컴퓨팅의 응용 프로그램입니다.
- 다음과 같은 모터 제어 유도 전동기 , DC 서보 모터 자동
- 지능형 제어 시스템을 사용하여 발전소를 제어 할 수 있습니다.
- 이미지 처리에서 주어진 입력은 원본 이미지 또는 비디오의 정확한 복제본을 얻기 위해 소프트 컴퓨팅을 사용하여 조작되는 이미지 또는 비디오의 모든 형식이 될 수 있습니다.
- 생물학 및 의학과 밀접한 관련이있는 생물 의학 응용 분야에서 소프트 컴퓨팅 기술을 사용하여 진단, 모니터링, 치료 및 치료와 같은 생물 의학 문제를 해결할 수 있습니다.
- 스마트 계측은 요즘 유행하며 지능형 장치는 특정 세트를 사용하여 다른 장치와 자동으로 통신합니다. 통신 프로토콜 하지만 여기서 문제는 통신 할 적절한 표준 프로토콜이 없다는 것입니다. 이것은 높은 프라이버시와 견고 함으로 스마트 장치가 여러 프로토콜을 통해 통신되는 소프트 컴퓨팅 기술을 사용하여 극복 할 수 있습니다.
컴퓨팅은 제어 동작을 사용하여 특정 입력을 원하는 출력으로 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 하드 컴퓨팅과 소프트 컴퓨팅에는 두 가지 유형의 컴퓨팅 기술이 있습니다. 이 기사에서 우리는 주로 소프트 컴퓨팅, 퍼지 논리와 같은 기술, 인공 신경망, 유전 알고리즘, 하드 컴퓨팅과 소프트 컴퓨팅 간의 비교, 소프트 컴퓨팅 기술, 응용 프로그램 및 장점에 중점을 둡니다. 여기에 '어떻게 부드러운 컴퓨팅 의료 분야에 적용 할 수 있습니까?”
