Disyorkan, 2019

Pilihan Editor

Perbezaan Antara Pengkomputeran Lembut dan Pengkomputeran keras

Pengkomputeran lembut dan pengkomputeran keras adalah kaedah pengkomputeran di mana pengkomputeran keras adalah metodologi konvensional bergantung pada prinsip ketepatan, kepastian, dan ketidakcekapan. Sebaliknya, pengkomputeran lembut adalah pendekatan moden yang berasaskan idea perkiraan, ketidakpastian, dan kelenturan.

Sebelum memahami pengkomputeran lembut dan pengkomputeran keras kita harus faham, apakah pengkomputeran? Pengkomputeran dari segi teknologi komputer adalah proses mencapai tugas tertentu dengan bantuan komputer atau peranti pengkomputeran. Terdapat beberapa ciri pengkomputeran seperti yang sepatutnya memberikan penyelesaian tepat, tindakan kawalan yang tepat dan jelas, memudahkan penyelesaian masalah yang dapat diselesaikan secara matematik.

Kaedah pengkomputeran tradisional, pengkomputeran keras sesuai untuk masalah matematik, walaupun ia mungkin digunakan untuk menyelesaikan masalah dunia nyata, tetapi demerit yang berkaitan utama adalah bahawa ia menggunakan sejumlah besar masa dan kos perhitungan. Inilah sebabnya pengkomputeran lembut adalah alternatif yang lebih baik untuk menyelesaikan masalah dunia sebenar.

Carta Perbandingan

Asas untuk perbandingan
Pengkomputeran lembutPengkomputeran keras
Asas
Toleransi kepada ketepatan, ketidakpastian, kebenaran sebahagian dan penghampiran.Menggunakan model analitis dengan tepat.
Berdasarkan
Logik fuzzy dan penalaran probabilistikLogik binari dan sistem renyah
ciri-ciri
Penghampiran dan pelupusanKetepatan dan kategorisasi
AlamStochasticDeterministic
Bekerja padaData yang tidak masuk akal dan bisingData input yang tepat
PengiraanBoleh melakukan pengiraan selariSepenuhnya
KeputusanAnggaranMenghasilkan hasil yang tepat.

Definisi Pengkomputeran Lembut

Pengkomputeran lembut adalah model pengkomputer yang berkembang untuk menyelesaikan masalah bukan linear yang melibatkan penyelesaian yang tidak menentu, tidak tepat dan anggaran masalah. Jenis masalah ini dianggap sebagai masalah kehidupan sebenar di mana kecerdasan seperti manusia diperlukan untuk menyelesaikannya. Istilah pengkomputeran lembut yang dicipta oleh Dr Lotfi Zadeh, menurutnya, pengkomputeran lembut merupakan pendekatan yang meniru minda manusia untuk membuat alasan dan belajar dalam persekitaran ketidakpastian dan tanggapan.

Ia diwujudkan melalui dua elemen penyesuaian dan pengetahuan dan mempunyai satu set alat seperti logik kabur, rangkaian saraf, algoritma genetik, dan lain-lain. Model pengkomputeran lembut adalah berbeza daripada model antesedennya yang dikenali sebagai model pengkomputeran keras kerana ia tidak berfungsi pada model pemecahan masalah matematik.

Sekarang, marilah kita membincangkan beberapa metodologi pengkomputeran lembut dengan contoh.

1. Logik kabur berkaitan dengan masalah membuat keputusan dan sistem kawalan yang tidak boleh diubah menjadi formula matematik keras. Ini pada dasarnya memetakan input ke output secara logik dalam cara yang tidak linear, cara manusia melakukannya. Logik kabur digunakan dalam subsistem kereta, penghawa dingin, kamera, dan lain-lain.

2. Rangkaian saraf buatan melakukan klasifikasi, perlombongan data dan proses ramalan dan dengan mudah menguruskan data masukan yang bising dengan mengkategorikannya ke dalam kumpulan atau pemetaan ke output yang diharapkan. Sebagai contoh, ia digunakan dalam imej dan pengiktirafan aksara, ramalan perniagaan di mana pola-pola yang dipelajari dari set data dan model dibuat untuk mengenali corak-corak ini.

3. Algoritma genetik dan teknik evolusi digunakan untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman dan reka bentuk yang berkaitan di mana penyelesaian optimum dapat diiktiraf tetapi tidak ada jawapan yang telah ditetapkan yang sudah ditentukan sebelumnya. Aplikasi sebenar algoritma genetik yang menggunakan teknik pencarian heuristik adalah robotik, reka bentuk automotif, routing telekomunikasi yang optimum, ciptaan biomimetik, dan sebagainya.

Definisi Pengkomputeran keras

Pengkomputeran keras adalah pendekatan tradisional yang digunakan dalam pengkomputeran yang memerlukan model analitis yang dinyatakan dengan tepat. Ia juga dicadangkan oleh Dr Lotfi Zadeh sebelum pengkomputeran lembut. Pendekatan pengkomputeran keras menghasilkan hasil yang dijamin, deterministik, tepat dan menentukan tindakan kawalan yang jelas menggunakan model atau algoritma matematik. Ia menangani logik binari dan tajam yang memerlukan data input tepat secara berturutan. Walau bagaimanapun, pengkomputeran keras tidak dapat menyelesaikan masalah dunia sebenar yang kelakuannya sangat tidak tepat dan di mana maklumat berubah secara konsisten.

Mari kita ambil contoh jika kita perlu mencari sama ada ia akan hujan hari ini atau tidak? Jawapannya boleh ya atau tidak, yang bermaksud dalam dua cara deterministik yang mungkin kita dapat menjawab soalan atau dengan kata lain, jawapannya mengandungi penyelesaian yang rumit atau binari.

Perbezaan Utama Antara pengkomputeran lembut dan pengkomputeran keras

  1. Model pengkomputeran lembut adalah ketepatan ketidakmampuan, kebenaran separa, penghampiran. Di sisi lain, pengkomputeran keras tidak berfungsi dengan prinsip-prinsip di atas; ia sangat tepat dan pasti.
  2. Pengkomputeran lembut menggunakan logik fuzzy dan penalaran probabiliti manakala pengkomputeran keras adalah berdasarkan sistem binari atau rumit.
  3. Pengkomputeran keras mempunyai ciri-ciri seperti ketepatan dan kategorisasi. Sebaliknya, penghampiran dan pelupusan adalah ciri-ciri pengkomputeran lembut.
  4. Pendekatan pengkomputeran lembut adalah bersifat probabilistik manakala komputasi keras adalah deterministik.
  5. Pengkomputeran lembut boleh dengan mudah dikendalikan dengan data bising dan samar-samar. Sebaliknya, pengkomputeran keras boleh berfungsi hanya pada data input yang tepat.
  6. Pengiraan selari boleh dilakukan dalam pengkomputeran lembut. Sebaliknya, dalam perhitungan pengkomputeran keras dilakukan pada data.
  7. Pengkomputeran lembut boleh menghasilkan keputusan anggaran manakala pengkomputeran keras menjana hasil yang tepat.

Kesimpulannya

Pendekatan pengkomputeran konvensional adalah pengkomputeran keras yang berkesan ketika menyelesaikan masalah deterministik, tetapi ketika masalah tumbuh dalam ukuran dan kerumitan, ruang pencarian desain juga meningkat. Ini sukar untuk menyelesaikan masalah yang tidak menentu dan tidak tepat dengan pengkomputeran keras. Jadi, pengkomputeran lembut telah muncul sebagai penyelesaian kepada pengkomputeran keras yang juga memberi banyak faedah seperti pengiraan pantas, kos rendah, penghapusan perisian yang telah ditetapkan, dan sebagainya.

Top