Mi a fuzzy logika?
A Fuzzy Logic egy olyan megközelítés a változó feldolgozásához, amely lehetővé teszi több érték feldolgozását ugyanazon a változón keresztül. A fuzzy logika megkísérel megoldani a problémákat egy nyílt, pontatlan adatspektrummal, amely lehetővé teszi a pontos következtetések sorozatának megszerzését. A fuzzy logika célja a problémák megoldása, figyelembe véve az összes rendelkezésre álló információt, és a bevitt adatok alapján a lehető legjobb döntést hozva.
Kulcs elvihető
- A fuzzy logika lehetővé teszi a fejlettebb döntési fa feldolgozást és a jobb integrációt a szabályalapú programozással. Elméletileg ez a megközelítésnek több lehetőséget ad a valós körülmények utánozására. A fuzzy logikát kvantitatív elemzők használhatják algoritmusuk végrehajtásának javítására.
A fuzzy logika megértése
A fuzzy logika a fuzzy fogalmak matematikai vizsgálatából származik, amely fuzzy adatkészleteket is magában foglal. A matematikusok sokféle kifejezést használhatnak, amikor hivatalos fuzzy fogalmakra és fuzzy elemzésre utalnak. Általánosságban és átfogóan ezeket a kifejezéseket homályos szemantikának tekintjük.
A gyakorlatban ezek a konstrukciók mind a "valódi" állapot több értékét lehetővé teszik. Ahelyett, hogy az True számértéke 1-gyel egyenértékű és a Hamis értéke 0-val egyenértékű (vagy fordítva), a True feltétel tetszőleges számú érték lehet, egynél kevesebb és nullánál nagyobb. Ez lehetőséget teremt az algoritmusok számára, hogy az áradat-tartományok alapján hozzanak döntéseket, szemben az egyetlen diszkrét adatponttal.
Homályos logikai szempontok
A fuzzy logikát a legalapvetőbb értelemben a döntési fa típusú elemzéssel fejlesztették ki. Így tágabb értelemben az alapja a mesterséges intelligencia rendszereknek, amelyeket szabályokon alapuló következtetések segítségével programoznak.
Általában a fuzzy kifejezés a sok forgatókönyvre vonatkozik, amelyeket egy döntési fahoz hasonló rendszerben lehet kidolgozni. A fuzzy logikai protokollok fejlesztése megkövetelheti a szabályalapú programozás integrációját. Ezeket a programozási szabályokat homályos halmazoknak lehet nevezni, mivel átfogó modellek megítélése alapján dolgoztak ki.
A homályos készletek szintén összetettebbek lehetnek. Bonyolultabb programozási analógiák esetén a programozók képesek lehetnek kibővíteni a változók beillesztésének és kizárásának meghatározására használt szabályokat. Ez a lehetőségek szélesebb körét eredményezheti kevésbé pontos szabályokon alapuló érveléssel.
Homályos szemantika a mesterséges intelligenciában
A fuzzy logika és a fuzzy szemantika fogalma központi eleme a mesterséges intelligencia megoldások programozásának. A mesterséges intelligencia megoldások és eszközök a szektorban egyre szélesebb körben bővülnek, mivel a fuzzy logikából származó programozási lehetőségek is bővülnek.
Az IBM Watson az egyik legismertebb mesterséges intelligencia rendszer, amely a zavaros logika és a fuzzy szemantika variációit használja. Különösen a pénzügyi szolgáltatásokban a fuzzy logikát használják a gépi tanulásban és a befektetési intelligencia outputjait támogató technológiai rendszerekben.
Néhány fejlett kereskedelmi modellben a fuzzy logikai matematika integrációja felhasználható az elemzők számára az automatikus vételi és eladási jelek létrehozásában is. Ezek a rendszerek segítenek a befektetőknek reagálni a változó piaci változók széles skálájára, amelyek befolyásolják befektetéseiket.
A fejlett szoftverkereskedelmi modellekben a rendszerek programozható fuzzy készleteket használhatnak több ezer értékpapír valós időben történő elemzésére és a befektető számára a rendelkezésre álló legjobb lehetőségek bemutatására. A zavaros logikát gyakran használják, amikor a kereskedő több tényezőt próbál felhasználni mérlegelés céljából. Ez szűkített elemzést eredményezhet a kereskedelmi döntéseknél. A kereskedők képesek arra is, hogy különféle szabályokat programozzanak az ügyletek bevezetésére. Két példa a következő:
1. szabály: Ha a mozgóátlag alacsony, és a relatív szilárdsági index alacsony, akkor adjon el.
2. szabály: Ha a mozgó átlag magas és a relatív szilárdsági index magas, akkor vásárold meg.
A fuzzy logika lehetővé teszi a kereskedőnek, hogy az alapvető példákban saját szubjektív következtetéseit alacsony és magas szintre programozzák, hogy megkapják a saját automatizált kereskedési jeleiket.
