Що таке нечітка логіка?
Нечітка логіка - це підхід до змінної обробки, який дозволяє обробляти декілька значень через одну і ту ж змінну. Нечітка логіка намагається вирішити проблеми з відкритим, неточним спектром даних, що дає можливість отримати масив точних висновків. Нечітка логіка розроблена для вирішення проблем, враховуючи всю наявну інформацію та приймаючи найкраще можливе рішення з огляду на вхідні дані.
Ключові вивезення
- Нечітка логіка дозволяє більш вдосконалено обробляти дерево рішень і кращу інтеграцію з програмуванням, заснованим на правилах. Теоретично це дає підходу більше можливостей імітувати реальні обставини. Нечітка логіка може використовуватися кількісними аналітиками для поліпшення виконання своїх алгоритмів.
Розуміння нечіткої логіки
Нечітка логіка випливає з математичного вивчення нечітких понять, що також включає нечіткі набори даних. Математики можуть використовувати різні терміни, коли посилаються на нечіткі поняття та нечіткий аналіз. Широко та всебічно ці терміни класифікуються як нечітка семантика.
На практиці всі ці конструкції дозволяють отримати декілька значень "справжнього" умови. Замість того, щоб True чисельно було еквівалентно 1, а False було еквівалентно 0 (або навпаки), істинною умовою може бути будь-яке число значень менше одного і більше нуля. Це створює можливість для алгоритмів приймати рішення на основі діапазону даних про ціни на відміну від однієї стриманої точки даних.
Нечіткі міркування логіки
Нечітка логіка в своєму найосновнішому розумінні розробляється за допомогою аналізу типу дерев рішень. Таким чином, в більш широкому масштабі це складає основу для систем штучного інтелекту, запрограмованих за допомогою висновків, заснованих на правилах.
Взагалі термін нечіткий стосується величезної кількості сценаріїв, які можуть бути розроблені в такій системі рішень, як система. Розробка нечітких логічних протоколів може вимагати інтеграції програмування на основі правил. Ці правила програмування можуть називатися нечіткими наборами, оскільки вони розроблені на розсуд комплексних моделей.
Нечіткі набори також можуть бути складнішими. У більш складних аналогіях програмування програмісти можуть мати можливість розширити правила, що використовуються для визначення включення та виключення змінних. Це може призвести до більш широкого спектру варіантів з менш точними міркуваннями, заснованими на правилах.
Нечітка семантика в штучному інтелекті
Поняття нечіткої логіки та нечіткої семантики є центральним компонентом програмування рішень штучного інтелекту. Рішення та інструменти штучного інтелекту продовжують розширюватися в економіці в різних галузях, оскільки можливості програмування з нечіткої логіки також розширюються.
Ватсон IBM - одна з найвідоміших систем штучного інтелекту, що використовує варіанти нечіткої логіки та нечіткої семантики. Зокрема, у фінансових послугах нечітка логіка використовується в машинному навчанні та технологічних системах, що підтримують результати інвестиційної розвідки.
У деяких просунутих торгових моделях інтеграція нечіткої логічної математики також може бути використана, щоб допомогти аналітикам створити автоматизовані сигнали купівлі та продажу. Ці системи допомагають інвесторам реагувати на широкий спектр змінних ринкових змінних, які впливають на їх інвестиції.
У передових моделях торгівлі програмним забезпеченням системи можуть використовувати програмовані нечіткі набори для аналізу тисяч цінних паперів у режимі реального часу та подання інвестору найкращої доступної можливості. Нечітка логіка часто використовується, коли трейдер прагне використати для розгляду кілька факторів. Це може призвести до звуженого аналізу торгових рішень. Трейдери можуть також мати можливість запрограмувати різні правила прийняття угод. Два приклади включають наступне:
Правило 1: Якщо середня середня низька і індекс відносної міцності низький, тоді продайте.
Правило 2: Якщо середня середня величина висока та індекс відносної міцності високий, тоді купуйте.
Нечітка логіка дозволяє трейдеру програмувати свої суб'єктивні умовиводи на низьких і високих в цих основних прикладах, щоб отримати свої власні автоматизовані торгові сигнали.
