D'altra parte, soft computing è un termine generico per un insieme di metodologie che tollerano informazioni imprecise, incerte e incomplete. Le tecniche di soft computing si ispirano a sistemi biologici e naturali, come il cervello umano, e incorporano elementi di confusione, probabilità e approssimazione. Alcune delle tecniche chiave utilizzate nel soft computing includono la logica fuzzy, le reti neurali, il calcolo evolutivo e l'inferenza bayesiana.
Le principali differenze tra soft computing e hard computing sono le seguenti:
Precisione :L'hard computing mira a soluzioni precise ed esatte, mentre il soft computing si occupa di informazioni imprecise e incomplete. Le tecniche di soft computing possono gestire incertezze e vaghezza utilizzando ragionamenti approssimativi e metodi probabilistici.
Flessibilità :Il soft computing è più flessibile e adattabile alle mutevoli condizioni rispetto all’hard computing. Le tecniche di soft computing possono apprendere dai dati e adattare il proprio comportamento nel tempo, rendendole adatte a problemi dinamici e complessi.
Robustezza :Le tecniche di soft computing sono spesso più robuste e tolleranti ai guasti rispetto ai metodi di hard computing. Possono produrre soluzioni utili anche in presenza di rumore, errori e informazioni incomplete.
Ragionamento umano :Le tecniche di soft computing possono imitare il ragionamento e il processo decisionale di tipo umano incorporando elementi di logica fuzzy, elaborazione del linguaggio naturale e sistemi esperti.
In sintesi, il soft computing offre approcci alternativi alla risoluzione dei problemi che sono più flessibili, robusti e simili a quelli umani rispetto ai tradizionali metodi di hard computing. Mentre l’hard computing è ideale per attività che richiedono elevata precisione e accuratezza, il soft computing eccelle in situazioni in cui incertezza, vaghezza e adattabilità sono fattori importanti.
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