Какво е Fuzzy Logic?
Fuzzy Logic е подход за обработка на променливи, който позволява да се обработват множество стойности през една и съща променлива. Размитата логика се опитва да реши проблемите с отворен, неточен спектър от данни, което позволява да се получи масив от точни заключения. Неясната логика е проектирана да решава проблемите, като взема предвид цялата налична информация и взема най-доброто възможно решение предвид дадения вход.
Ключови заведения
- Размитата логика позволява по-усъвършенствана обработка на дърво на решения и по-добра интеграция с програмиране, основано на правила. Теоретично това дава на подхода повече възможност за имитиране на реални обстоятелства. Неясната логика може да се използва от количествените анализатори за подобряване изпълнението на техните алгоритми.
Разбиране на размитата логика
Размитата логика произтича от математическото изследване на размитите понятия, което включва и размити набори от данни. Математиците могат да използват различни термини, когато се отнасят за размити понятия и размит анализ. Широко и изчерпателно тези термини са класифицирани като размита семантика.
На практика всички тези конструкции позволяват множество стойности на "истинското" състояние. Вместо True да е числено еквивалентен на 1 и False да е еквивалентен на 0 (или обратното), истинското условие може да бъде произволен брой стойности, по-малки от една и по-голяма от нула. Това създава възможност за алгоритмите да вземат решения въз основа на диапазони от данни за цените, за разлика от една дискретна точка от данни.
Размити логически съображения
Размитата логика в най-основния си смисъл се разработва чрез анализ на типа дърво на решения. По този начин в по-широк мащаб той представлява основата за системите за изкуствен интелект, програмирани чрез изводи, основани на правила.
По принцип терминът размит се отнася до огромния брой сценарии, които могат да бъдат разработени в дърво на решения като система. Разработването на размити логически протоколи може да изисква интегриране на програмиране, основано на правила. Тези правила за програмиране могат да бъдат посочени като размити набори, тъй като са разработени по преценка на изчерпателни модели.
Размитите комплекти също могат да бъдат по-сложни. В по-сложните програмни аналогии програмистите могат да имат възможност да разширят правилата, използвани за определяне на включване и изключване на променливи. Това може да доведе до по-широк набор от възможности с по-малко прецизни разсъждения, основани на правила.
Размита семантика в изкуствения интелект
Концепцията за размита логика и размита семантика е централен компонент за програмиране на решения за изкуствен интелект. Решенията и инструментите за изкуствен интелект продължават да се разширяват в икономиката в редица сектори, тъй като възможностите за програмиране от размита логика също се разширяват.
Watson на IBM е една от най-известните системи за изкуствен интелект, използваща вариации на неясна логика и размита семантика. По-конкретно във финансовите услуги, неясната логика се използва в машинното обучение и технологичните системи, подпомагащи резултатите от инвестиционното разузнаване.
В някои усъвършенствани търговски модели интеграцията на неясна логическа математика също може да се използва, за да помогне на анализаторите да създават автоматизирани сигнали за покупка и продажба. Тези системи помагат на инвеститорите да реагират на широк спектър от променящи се пазарни променливи, които влияят върху техните инвестиции.
В модерните модели за търговия със софтуер системите могат да използват програмируеми размити набори, за да анализират хиляди ценни книжа в реално време и да представят на инвеститора най-добрата налична възможност. Неясната логика често се използва, когато търговец се стреми да използва множество фактори за разглеждане. Това може да доведе до стеснен анализ на търговските решения. Търговците могат също така да имат възможност да програмират различни правила за извършване на сделки. Два примера включват следното:
Правило 1: Ако подвижната средна стойност е ниска и индексът на относителната сила е нисък, тогава продайте.
Правило 2: Ако подвижната средна стойност е висока и индексът на относителната сила е висок, тогава купувайте.
Размитата логика позволява на търговеца да програмира собствените си субективни изводи на ниско и високо в тези основни примери, за да стигне до собствените си автоматизирани сигнали за търговия.
