計算は、特定の制御アクションを使用して、あるフォームの入力を他の目的の出力フォームに変換するプロセスです。計算の概念によれば、入力は前件と呼ばれ、出力は後件と呼ばれます。マッピング関数は、特定の制御アクションを使用して、ある形式の入力を別の形式の目的の出力に変換します。コンピューティングの概念は主にコンピュータサイエンス工学。コンピューティングには、ハードコンピューティングとソフトコンピューティングの2種類があります。ハードコンピューティングは、正確な出力値を提供する既存の数学的アルゴリズムを使用して特定の問題を解決するようにコンピューターをプログラムするプロセスです。ハードコンピューティングの基本的な例の1つは、数値問題です。

ソフトコンピューティングとは？

ソフトコンピューティングは、出力結果が不正確またはあいまいな性質を持つ既存の複雑な問題のソリューションを計算するアプローチです。ソフトコンピューティングの最も重要な機能の1つは、環境の変化が現在に影響を与えないように適応できる必要があることです。処理する。ソフトコンピューティングの特徴は次のとおりです。

特定の問題を解決するための数学的モデリングは必要ありません
1つの入力の問題を時々解決すると、さまざまな解決策が得られます。
遺伝学、進化論、粒子の群れ、人間の神経系など、生物学に触発された方法論を使用します。
本質的に適応性。

3種類あります ソフトコンピューティング技術 これには以下が含まれます。

人工ニューラルネットワーク

これは、コネクショニストモデリングと並列分散ネットワークです。 2つのタイプがあります ANN（人工ニューラルネットワーク）およびBNN（生物学的ニューラルネットワーク）。単一の要素を処理するニューラルネットワークは、ユニットと呼ばれます。ザ・コンポーネントユニットのは、入力、重量、処理要素、出力です。それは私たちの人間の神経系に似ています。主な利点は、問題を並行して解決することです。人工ニューラルネットワークは電気信号を使用して通信します。しかし、主な欠点は、それらがフォールトトレラントではないことです。つまり、人工ニューロンのいずれかが損傷した場合、それは機能しなくなります。

多くの人がヒンディー語で文字を書いている手書き文字の例では、同じ文字を異なる形式で書く場合があります。以下に示すように、どのように書いても、キャラクターがどのように見えるかはすでにわかっているので、キャラクターを理解することができます。この概念は、私たちのニューラルネットワークシステムと比較することができます。

“ノートパソコンのバッテリー充電器の回路図 ”

ソフト–コンピューティング

ファジー論理

ファジー論理アルゴリズムは、不正確で曖昧なような論理的推論に基づくモデルを解決するために使用されます。これは、1965年にLatzi A. Zadehによって導入されました。ファジー論理は、閉区間[0,1]で規定された真理値を提供します。ここで、0 =偽の値、1 =真の値。

途中に障害物が多い場所から短時間で移動したいロボットの例。ここで問題が発生するのは、ロボットが障害物に衝突することなく、目的地に到達するための動きをどのように計算できるかということです。これらのタイプの問題には、ファジー論理を使用して解決できる不確実性の問題があります。

“レーダーは何に使用されますか ”

ファジー–ロジック

ソフトコンピューティングにおける遺伝的アルゴリズム

遺伝的アルゴリズムは、1965年にジョンホランド教授によって導入されました。これは、進化的アルゴリズムの対象となる自然淘汰の原理に基づいて問題を解決するために使用されます。これらは通常、目的関数の最大化や最小化などの最適化問題に使用されます。これらは、アリのコロニーと群れ粒子の2種類です。それは遺伝学や進化のような生物学的プロセスに従います。

遺伝的アルゴリズムの機能

遺伝的アルゴリズムは、NP困難問題としても知られるリアルタイムでは解決できない問題を解決できます。数学的に解決できない複雑な問題は、遺伝的アルゴリズムを適用することで簡単に解決できます。これは、ヒューリスティック検索またはランダム検索方法であり、ソリューションの初期セットを提供し、問題のソリューションを効率的かつ効果的に生成します。

このアルゴリズムを理解する簡単な方法は、銀行にいくらかのお金を投資したい人の次の例を検討することです。さまざまなスキームとポリシーで利用できるさまざまな銀行があることがわかります。彼が最大の利益を得ることができるように、銀行にどれだけの金額を投資するかという個人の関心。その人には、どのように投資できるか、そして銀行に投資することによってどのように利益を得ることができるかという特定の基準があります。これらの基準は、遺伝的コンピューティングのような「進化的コンピューティング」アルゴリズムによって克服することができます。

遺伝的–アルゴリズム

ハードコンピューティングとソフトコンピューティングの違い

ハードコンピューティングとソフトコンピューティングの違いは次のとおりです

“測定誤差の種類 ”

ハードコンピューティング	ソフトコンピューティング
ハードコンピューティングに必要な分析モデルは、正確に表現する必要があります	それは不確実性、不正確さと近似に寛容な部分的な真実に基づいています。
計算時間はもっと長い	計算時間が短い
それはバイナリロジック、数値システム、鮮明なソフトウェアに依存します。	近似と処分に基づいています。
順次計算	並列計算
正確な出力を提供します	適切な出力を提供します
例：パソコンを使用した従来の計算方法。	例：Adaline、Madaline、ARTネットワークなどのニューラルネットワーク。

利点

ソフトコンピューティングの利点は次のとおりです。

簡単な数学的計算が実行されます
良い効率
リアルタイムで適用可能
人間の推論に基づいています。

短所

ソフトコンピューティングの欠点は次のとおりです。

おおよその出力値を示します
小さなエラーが発生した場合、システム全体が機能しなくなります。システム全体を克服するには、最初から修正する必要があります。これは時間のかかるプロセスです。

アプリケーション

以下は、ソフトコンピューティングのアプリケーションです。

のようなモーターを制御します誘導電動機、DCサーボモーターを自動的に
発電所はインテリジェント制御システムを使用して制御できます
画像処理では、指定された入力は、元の画像またはビデオの正確な複製を取得するためにソフトコンピューティングを使用して操作される、画像またはビデオのいずれかの形式にすることができます。
生物学や医学と密接に関連している生物医学アプリケーションでは、ソフトコンピューティング技術を使用して、診断、監視、治療、治療などの生物医学的問題を解決できます。
スマートインストルメンテーションは最近流行しており、インテリジェントデバイスは特定のセットを使用して他のデバイスと自動的に通信します通信プロトコル特定のタスクを実行しますが、ここでの問題は、通信するための適切な標準プロトコルがないことです。これは、スマートデバイスが高いプライバシーと堅牢性を備えた複数のプロトコルを介して通信されるソフトコンピューティング技術を使用することで克服できます。

コンピューティングは、制御アクションを使用して特定の入力を目的の出力に変換するために使用される手法です。コンピューティング手法には、ハードコンピューティングとソフトコンピューティングの2種類があります。この記事では、主にソフトコンピューティング、ファジーロジック、人工ニューラルネットワーク、遺伝的アルゴリズム、ハードコンピューティングとソフトコンピューティングの比較、ソフトコンピューティングの手法、アプリケーション、および利点などの手法に焦点を当てています。ここに質問があります「どのように柔らかいですかコンピューティング医療分野に適用できますか？」