Innan du förstår mjukdator och hård dator bör vi förstå vad som är dator? Beräkningen i fråga om datateknik är processen för att uppnå den specifika uppgiften med hjälp av en dator eller en dator. Det finns flera egenskaper hos beräkningen, så att den ska ge exakt lösning, exakta och tydliga kontrollåtgärder, underlätta lösningen av problemen som kan lösas matematiskt.
Den traditionella beräkningsmetoden, hård databehandling är lämplig för matematiska problem, även om det kan användas för att lösa verkliga problem, men den viktigaste förknippningen är att den förbrukar en stor mängd beräkningstid och kostnad. Detta är anledningen till att den mjuka beräkningen är det bättre alternativet för att lösa de verkliga problemen i världen.
Jämförelsediagram
| Grunder för jämförelse | Mjuk databehandling | Hård dator |
|---|---|---|
| Grundläggande | Tolerant mot oriktighet, osäkerhet, partiell sanning och approximation. | Använder exakt angiven analytisk modell. |
| Baserat på | Fuzzy logik och probabilistisk resonemang | Binär logik och skarpt system |
| Funktioner | Tillnärmning och dispositionality | Precision och kategoricity |
| Natur | Stochastic | deterministisk |
| Arbetar på | Dubbelgrann och bullriga data | Exakt inmatningsdata |
| Beräkning | Kan utföra parallella beräkningar | sekventiell |
| Resultat | Ungefärlig | Producerar exakt resultat. |
Definition av mjuk databehandling
Soft computing är en datormodell som utvecklats för att lösa de olinjära problem som innebär osäkra, oklara och ungefärliga lösningar av ett problem. Dessa typer av problem betraktas som verkliga problem där den mänskliga intelligensen är nödvändig för att lösa den. Soft computing termen är coined av Dr Lotfi Zadeh, enligt honom är soft computing ett tillvägagångssätt som imiterar det mänskliga sinnet att motivera och lär sig i en osäkerhets- och intrycksmiljö.
Det skapas genom två element adaptivitet och kunskap och har en uppsättning verktyg som fuzzy logik, neurala nätverk, genetisk algoritm, etc. Soft computermodellen skiljer sig från sin förmodade modell som kallas hårddatormodell eftersom den inte fungerar på den matematiska modellen för problemlösning.
Låt oss nu diskutera några av metoderna för soft computing med exempel.
1. Fuzzy logic behandlar beslutsproblem och kontrollsystemproblem som inte kan omvandlas till hårda matematiska formler. Detta kartlägger i grunden ingångarna till utgångarna logiskt på ett icke-linjärt sätt, hur människor gör det. Fuzzy logic används i bilens delsystem, luftkonditioneringsapparater, kameror etc.
2. Konstgjorda neurala nätverk utför klassificering, data mining och prediktionsprocess och hanterar lätt de högljudda inmatningsdata genom att kategorisera den i grupperna eller kartlägga till en förväntad produktion. Till exempel används den i bild- och teckenigenkänning, affärsprognos där mönstren lärs från dataseten och en modell skapas för att känna igen dessa mönster.
3. Genetiska algoritmer och evolutionstekniker används för att lösa optimerings- och mönsterrelaterade problem där en optimal lösning kan identifieras men inget fördefinierat korrekt svar skulle ges. De verkliga användningarna av den genetiska algoritmen som använder heuristiska söktekniker är robotik, fordonsdesign, optimerad telekommunikationsrutning, biomimetisk uppfinning och så vidare.
Definition av hård dator
Hård databehandling är det traditionella tillvägagångssättet som används vid beräkning som behöver en exakt angiven analytisk modell. Det föreslogs också av Dr Lotfi Zadeh före mjukberedning. Hard computing approach 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 den exakta ingångsdata sekventiellt. Hård databehandling är emellertid inte kapabel att lösa de verkliga problemen, vars beteende är extremt okrecis och där informationen ändras konsekvent.
Låt oss ta ett exempel om vi behöver hitta om det kommer att regna idag eller inte? Svaret kan vara ja eller nej, vilket betyder på två möjliga deterministiska sätt att vi kan svara på frågan eller med andra ord innehåller svaret en skarp eller binär lösning.
Viktiga skillnader mellan mjuk databehandling och hård dator
- Den mjuka beräkningsmodellen är oklarhetstolerant, partiell sanning, approximation. Å andra sidan fungerar hårddatabas inte på ovan angivna principer; det är mycket noggrant och säkert.
- Soft computing använder fuzzy logic och probabilistic resonemang medan hård databehandling är baserad på binära eller skarpa system.
- Hård dator har funktioner som precision och kategorisitet. Däremot är approximation och dispositionality egenskaperna hos mjuk dator.
- Soft computing-tillvägagångssätt är probabilistisk i naturen, medan hårddatabas är deterministisk.
- Mjuk databehandling kan enkelt hanteras på bullriga och tvetydiga data. Däremot kan hård databehandling bara fungera på exakt ingångsdata.
- Parallella beräkningar kan utföras i mjuk databehandling. Tvärtom utförs i hård databehandling sekventiell beräkning på data.
- Mjuk databehandling kan producera ungefärliga resultat medan hård databehandling genererar exakta resultat.
Slutsats
Den vanliga datoriseringsmetoden hård databehandling är effektiv när det gäller att lösa ett deterministiskt problem, men eftersom problemet växer i storlek och komplexitet ökar även designsökningsutrymmet. Detta gjorde det svårt att lösa ett osäkert och osäkert problem genom hård databehandling. Så mjuk databehandling har uppstått som lösningen på hård databehandling som också ger många fördelar som snabb beräkning, låg kostnad, eliminering av den fördefinierade mjukvaran etc.
