Innhold

• Sammenligningstabell
• Definisjon av myk databehandling
• La oss nå diskutere noen av metodene for myk databehandling med eksempler.
• Definisjon av hard databehandling
• Konklusjon

Myk databehandling og hard databehandling er datametoder hvor hard databehandling er den konvensjonelle metodikken er avhengig av prinsippene om nøyaktighet, sikkerhet og ufleksibilitet.Omvendt er myk databehandling en moderne tilnærming basert på ideen om tilnærming, usikkerhet og fleksibilitet.

Hva er databehandling før vi forstår myk databehandling og hard databehandling? Datamaskiner i form av datateknologi er prosessen med å utføre den bestemte oppgaven ved hjelp av en datamaskin eller en dataenhet. Det er flere kjennetegn ved databehandlingen, som om den skal gi presis løsning, nøyaktige og tydelige kontrollhandlinger, forenkle løsningen av problemene som kan løses matematisk.

Den tradisjonelle datametoden, hard databehandling er egnet for matematiske problemer, selv om den kan brukes til å løse problemer i den virkelige verden, men den største tilknyttede demeritten er at den bruker en stor mengde beregningstid og -kostnader. Dette er grunnen til at myk databehandling er det bedre alternativet for å løse problemer i den virkelige verden.

1. 1. Sammenligningstabell
   2. Definisjon
   3. Viktige forskjeller
   4. Konklusjon

Sammenligningstabell

Grunnlag for sammenligning	Myk databehandling	Hard databehandling
grunn~~POS=TRUNC	Tolerant mot upresis, usikkerhet, delvis sannhet og tilnærming.	Bruker presis oppgitt analytisk modell.
Basert på	Uklar logikk og sannsynliggjøring	Binær logikk og skarpt system
Egenskaper	Tilnærming og disposisjonalitet	Presisjon og kategorisering
Natur	stokastisk	determinis
Fungerer på	Tvetydige og bråkete data	Eksakte inndata
Computation	Kan utføre parallelle beregninger	sekvensiell
Resultat	Tilnærmet	Gir nøyaktig resultat.

Definisjon av myk databehandling

Myk databehandling er en datamodell utviklet for å løse de ikke-lineære problemene som involverer usikre, upresise og omtrentlige løsninger på et problem. Denne typen problemer anses som virkelige problemer der den menneskelignende intelligensen er nødvendig for å løse den. Den myke databehandlingen er myntet av Dr. Lotfi Zadeh. Ifølge ham er myk databehandling en tilnærming som imiterer menneskesinnet til å resonnere og lærer i et miljø med usikkerhet og inntrykk.

Det er skapt gjennom to elementer tilpasningsevne og kunnskap og har et sett med verktøy som uklar logikk, nevrale nettverk, genetisk algoritme, osv. Den myke databehandlingsmodellen er forskjellig fra sin antecedent-modell kjent som hard databehandlingsmodell fordi den ikke fungerer på den matematiske modellen for problemløsing.

La oss nå diskutere noen av metodene for myk databehandling med eksempler.

1. Uklar logikk tar for seg beslutningsprosesser og kontrollsystemproblemer som ikke kan konverteres til harde matematiske formler. Dette kartlegger inngangene til utgangene logisk på en ikke-lineær måte, slik mennesker gjør det. Uklar logikk brukes i bilens undersystem, klimaanlegg, kameraer osv.

2. Kunstige nevrale nettverk utføre klassifisering, data mining og prediction prosess og enkelt administrere støyende inputdata ved å kategorisere dem i gruppene eller kartlegge til en forventet utgang. For eksempel brukes den i bilde- og karaktergjenkjenning, virksomhetsvarsling der mønstrene læres fra datasettene og det opprettes en modell for å gjenkjenne disse mønstrene.

3. Genetiske algoritmer og det brukes evolusjonsteknikker for å løse optimaliserings- og designrelaterte problemer der en optimal løsning kan gjenkjennes, men ikke noe forhåndsdefinert riktig svar vil bli gitt. De virkelige bruksområdene til den genetiske algoritmen som bruker heuristiske søketeknikker er robotikk, bildesign, optimalisert telekommunikasjonsruting, biomimetisk oppfinnelse og så videre.

Definisjon av hard databehandling

Hard databehandling er den tradisjonelle tilnærmingen som brukes i databehandling som trenger en nøyaktig uttalt analytisk modell. Det ble også foreslått av Dr. Lotfi Zadeh før myk databehandling. Hard databehandlingsmetode gir et garantert, deterministisk, nøyaktig resultat og definerer bestemte kontrollhandlinger ved bruk av en matematisk modell eller algoritme. Den omhandler binær og skarp logikk som krever nøyaktig inputdata i rekkefølge. Imidlertid er hard databehandling ikke i stand til å løse problemer i den virkelige verden hvis oppførsel er ekstremt upresis 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, noe som betyr på to mulige deterministiske måter vi kan svare på spørsmålet, eller med andre ord, svaret inneholder en skarp eller binær løsning.

1. Den myke databehandlingsmodellen er upresisjons tolerant, delvis sannhet, tilnærming. På den annen side fungerer ikke hard databehandling etter de ovenfor gitte prinsippene; det er veldig nøyaktig og sikkert.
2. Myk databehandling bruker uklar logikk og sannsynliggjøring når hard databehandling er basert på binære eller skarpe systemer.
3. Hard databehandling har funksjoner som presisjon og kategorisering. I motsetning er tilnærming og disposisjonalitet egenskapene til myk databehandling.
4. Myk databehandlingstilnærming er sannsynliggjort, mens hard databehandling er deterministisk.
5. Myk databehandling kan enkelt brukes på støyende og tvetydige data. I kontrast kan hard databehandling bare fungere på eksakte inndata.
6. Parallelle beregninger kan utføres i myk databehandling. Tvert imot, i hard databehandling blir sekvensiell beregning utført på dataene.
7. Myk databehandling kan gi omtrentlige resultater mens hard databehandling gir nøyaktige resultater.

Konklusjon

Den konvensjonelle databehandlingsmetoden hard databehandling er effektiv når det gjelder å løse et deterministisk problem, men etter hvert som problemet vokser i størrelse og kompleksitet, øker også designrommet. Dette gjorde det vanskelig å løse et usikkert og upresist problem ved hard databehandling. Så myk databehandling har dukket opp som løsningen på den harde databehandlingen som også gir mange fordeler som rask beregning, lave kostnader, eliminering av den forhåndsdefinerte programvaren, osv.