| دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
|
|
| عنوان فارسی مقاله: |
سیستمهای ترکیبی Soft Computing :ما به کجا می رویم؟ |
| عنوان انگلیسی مقاله: |
Hybrid Soft Computing Systems: Where Are We Going? |
|
|
| مشخصات مقاله انگلیسی و ترجمه فارسی | |
| سال انتشار مقاله | 2000 |
| تعداد صفحات مقاله انگلیسی | 8 صفحه با فرمت pdf |
| تعداد صفحات ترجمه مقاله | 27 صفحه با فرمت word به صورت تایپ شده با قابلیت ویرایش |
| رشته های مرتبط با این مقاله | ریاضی و مهندسی کامپیوتر |
| گرایش های مرتبط با این مقاله | محاسبات نرم و هوش مصنوعی |
| رفرنس | دارد |
- بخشی از ترجمه:
چکیده
Soft Computing یک روش محاسباتی است که شامل منطق فازی،محاسبات عصبی ، محاسبات تکمیلی و محاسبات احتمالی می باشد.بعد از یک نگاه اجمالی به اجزای Soft Computing ،برخی از مهمترین ترکیبات آنرا مورد بررسی و تجزیه وتحلیل قرار میدهیم.ما بر روی توسعه کنترل کننده های الگوریتمی هوشمند،همانند استفاده از منطق فازی برای کنترل پارامترهای محاسبات تکمیلی تاکید میکنیم و در مورد کاربرد الگوریتمهای تکمیلی برای تنظیم کنترل کننده های فازی صحبت خواهیم کرد.ما بر روی سه کاربرد از Soft Computing در جهان واقعی تاکید میکنیم که همگی توسط سیستمهای ترکیبی ایجاد شده اند.
١- نگاه کلی به Soft Computing
Soft Computing (SC) واژه ای است که در ابتدا توسط زاده برای مشخص کردن سیستمهایی که ” از خطای بی دقتی، مبهم بودن و کمی درست بودن ،برای کنترل درست،کم هزینه و سازگارتر با جهان واقعی استفاده میکنند.”
بطور معمول SC شامل چهار تکنیک می باشد:دوتای اول آن ،سیستمهای استدلال آماری(PR) و منطق فازی(FL) ،بر پایه استدلال بر اساس دانش است . دو تای دیگر،محاسبه عصبی (NC) و محاسبه تکمیلی(EC) ،بر پایه روشهای تحقیق و بهینه سازی بر اساس داده می باشند. با توجه به اینکه ما به یک توافق در مورد چارچوب SC یا ماهیت این پیوستگی دست پیدا نکرده ایم، غیره منتظره بودن این روش جدید انکارناپذیر است. این مقاله نمونه ساده شده ای از این سرفصلهای بسیار گسترده می باشد که می توانید آنها را در پی نوشت ۵ پیدا کنید.
٢- اجزا و رده بندی SC
١-٢ محاسبه فازی
اصلاح اشتباه و ابهام را می توان در کارهای گذشته کلیین و لوکازوئیچ ،منطق دانان چند فازی که در اوایل دهه ١٩٣٠ استفاده از سیستمهای منطقی سه ارزشی(که بعداً بوسیله منطق با ارزش بینهایت دنبال شد) را برای نشان دادن نامعینی ، مجهول بودن یا سایر ارزشهای احتمالی بین ارزشهای واقعی بین ارزشهای درست و غلط جبر بول کلاسیک را پیشنهاد کردند،دنبال نمود.در سال ١٩٣٧ ،اندیشمند ماکس بلک پیشنهاد کرد که از یک پروفایل همبستگی برای نشان دادن مفاهیم مبهم استفاده شود.
- بخشی از مقاله انگلیسی:
Abstract
Soft computing is an association of computing methodologies that includes fuzzy logic, neuro-computing, evolutionary computing, and probabilistic computing. After a brief overview of Soft Computing components, we will analyze some of its most synergistic combinations. We will emphasize the development of smart algorithm-controllers, such as the use of fuzzy logic to control the parameters of evolutionary computing and, conversely, the application of evolutionary algorithms to tune fuzzy controllers. We will focus on three real-world applications of soft computing that leverage the synergism created by hybrid systems. 1 SOFT COMPUTING OVERVIEW Soft computing (SC) is a term originally coined by Zadeh to denote systems that “… exploit the tolerance for imprecision, uncertainty, and partial truth to achieve tractability, robustness, low solution cost, and better rapport with reality” [1]. Traditionally SC has been comprised by four technical disciplines. The first two, probabilistic reasoning (PR) and fuzzy logic (FL) reasoning systems, are based on knowledge-driven reasoning. The other two technical disciplines, neuro computing (NC) and evolutionary computing (EC), are data-driven search and optimization approaches [2]. Although we have not reached a consensus regarding the scope of SC or the nature of this association [3], the emergence of this new discipline is undeniable [4]. This paper is the reduced version of a much more extensive coverage of this topic, which can be found in [5].
2 SC COMPONENTS AND TAXONOMY 2.1 Fuzzy Computing The treatment of imprecision and vagueness can be traced back to the work of Post, Kleene, and Lukasiewicz, multiple-valued logicians who in the early 1930’s proposed the use of three-valued logic systems (later followed by infinite-valued logic) to represent undetermined, unknown, or other possible intermediate truth-values between the classical Boolean true and false values [6]. In 1937, the philosopher Max Black suggested the use of a consistency profile to represent vague concepts [7]. While vagueness relates to ambiguity, fuzziness addresses the lack of sharp set-boundaries. It was not until 1965, when Zadeh proposed a complete theory of fuzzy sets (and its isomorphic fuzzy logic), that we were able to represent and manipulate ill-defined concepts [8].
| دانلود رایگان مقاله انگلیسی + خرید ترجمه فارسی
|
|
| عنوان فارسی مقاله: |
بررسی ترکیبات سیستم های محاسباتی نرم |
| عنوان انگلیسی مقاله: |
Hybrid Soft Computing Systems: Where Are We Going? |
|
|
.