Hệ mờ và mạng nơron (neural network) đều là các hệ xấp xỉ vạn năng và đều là những hệ mô phỏng hoạt động của não người. Nhưng trong khi mạng nơron mô phỏng kiến trúc sinh lý của não thì hệ mờ lại mô phỏng cơ chế tâm lý của não. Cụ thể hơn, mạng nơron mô phỏng các tế bào thần kinh và mạng lưới cộng tác giữa chúng. Trong khi đó hệ mờ lại mô phỏng cơ chế suy luận xấp xỉ, áng chừng của não dựa vào các luật mờ nếu-thì. Điều thú vị là cả hai cách tiếp cận này đều thu được những kết quả to lớn và chúng bổ trợ cho nhau, giúp xây dựng những hệ thống thông minh có
Hình vẽ dưới đây tóm lược sự so sánh giữa mạng nơron và hệ mờ Mạng nơron Hệ mờ Học Bộ nhớ Trí tuệ Trí nhớ Sự biểu diễn Hàm thuộc Trọng số Tiếp cận ngôn ngữ Tiếp cận số học
Các đặc tính sinh lý của não người Các đặc tính tâm lý của não người
Phần 3. THIẾT KẾ HỆ ĐIỀU KHIỂN MỜ TỪ TẬP DỮ LIỆU VÀO VÀ RA VÀO VÀ RA
Một hệ thống điều kiện mờ có mục đích mô phỏng suy nghĩ của con người khi điều khiển một đối tượng nào đó. Nhìn chung, hiểu biết của con người gồm 2 loại: hiểu biết rõ (conscious knowledge) và hiểu biết chưa rõ (subconscious knowledge). Hiểu biết rõ là hiểu biết có thể diễn đạt bằng ngôn ngữ, công thức, thuật toán,… Đó chính là tri giác. Còn hiểu biết chưa rõ là hiểu biết mà con người biết cách áp dụng, thực hiện đúng nhưng không diễn đạt chính xác được. Chẳng hạn kiến thức xử lý bóng của một cầu thủ giỏi. Anh ta hầu như không thể giải thích được là với một đường bóng khó, làm thế nào để đưa bóng vào lưới mặc dù đó là điều mà anh ta thực hiện thường xuyên. Hiểu biết chưa rõ thường được tích lũy từ kinh nghiệm và bản chất là cảm giác. Để đưa được kiến thức hiểu biết chưa rõ vào hệ điều khiển mờ thì ta cần phải lượng hóa các điều kiện đầu vào và đầu ra tạo thành các tập dữ liệu vào-ra. Sau đó thiết kế hệ thống dựa trên cơ sở tập dữ liệu đó. Đây cũng là một trong những phương pháp thu nhận tri thức từ dữ liệu thô.