Neuro fuzzy什麼意思
"Neuro-fuzzy"是一個結合了神經網路（neural networks）和模糊邏輯（fuzzy logic）的概念。神經網路是一種模仿人腦信息處理機制的計算模型，它能夠從數據中學習並做出決策或預測。模糊邏輯則是一種處理不精確和模糊信息的數學方法，它允許在不確定性條件下進行推理。
將這兩種技術結合起來，神經模糊系統試圖結合它們的優勢：神經網路的學習能力和模糊邏輯的適應性。這樣的系統通常包括以下幾個部分：
- 模糊化層（Fuzzification layer）：將確定的輸入數據轉換為模糊集。
- 知識層（Knowledge layer）：包含模糊規則，這些規則是基於領域專家的知識來定義的。
- 推理層（Inference layer）：根據模糊規則進行推理。
- defuzzification layer：將模糊輸出轉換為明確的決策或預測。
在神經模糊系統中，這些層中的參數可以通過學習算法進行調整，以便系統能夠從數據中學習並最佳化其性能。這種學習過程可以使得模糊規則和參數更加適合特定的套用場景。
神經模糊系統在控制、決策、機器人、醫療診斷、智慧型家居等領域都有套用，它們能夠處理複雜的問題，特別是那些需要考慮不確定性和非線性關係的問題。