Logica fuzzy: differenze tra le versioni
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====Intelligenza artificiale====
L'[[intelligenza artificiale]] e la logica fuzzy, se analizzate, sono la stessa cosa: la logica sottostante alle [[Rete neurale artificiale|reti neurali]] è fuzzy. Una rete neurale prende una serie di input valutati, attribuisce loro pesi diversi in relazione agli altri e giunge a una decisione che normalmente ha anche un valore. In questo processo non c'è nulla di simile alle sequenze di decisioni o-o che caratterizzano la matematica non fuzzy, quasi tutta la programmazione dei computer e l'elettronica digitale. Negli anni '80, i ricercatori erano divisi sull'approccio più efficace all'apprendimento automatico: modelli di "buon senso" o reti neurali. Il primo approccio richiede alberi decisionali di grandi dimensioni e utilizza la logica binaria, adattandosi all'hardware su cui viene eseguito. I dispositivi fisici possono essere limitati alla logica binaria, ma l'intelligenza artificiale può utilizzare il software per i suoi calcoli. Le reti neurali adottano questo approccio, che si traduce in modelli più accurati di situazioni complesse. Le reti neurali hanno presto trovato posto in una moltitudine di dispositivi elettronici.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome1=Elkan|nome1=Charles|titolo=The paradoxical success of fuzzy logic|rivista=IEEE Expert|data=1994|volume=9|numero=4|pp=3–49|doi=10.1109/64.336150}}</ref>
====Fuzzy Databases====
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