Logica Fuzzy

Ce este Fuzzy Logic?

Fuzzy Logic este o abordare a procesării variabilelor care permite procesarea mai multor valori prin aceeași variabilă. Logica fuzzy încearcă să rezolve probleme cu un spectru deschis și imprecis de date care face posibilă obținerea unei game de concluzii exacte. Logica fuzzy este concepută pentru a rezolva problemele, luând în considerare toate informațiile disponibile și luând cea mai bună decizie posibilă având în vedere aportul.

Cheie de luat cu cheie

• Logica fuzzy permite o prelucrare mai avansată a arborilor de decizii și o mai bună integrare cu programarea bazată pe reguli.
• Teoretic, acest lucru oferă abordării mai multe oportunități de a imita circumstanțele din viața reală.
• Logica fuzzy poate fi folosită de analiști cantitativi pentru a îmbunătăți executarea algoritmilor lor.

Înțelegerea logicii fuzzy

Logica fuzzy provine din studiul matematic al conceptelor fuzzy care implică, de asemenea, seturi de date confuze. Matematicienii pot folosi o varietate de termeni atunci când se referă la concepte confuze și analize confuze. În linii mari și cuprinzătoare, acești termeni sunt clasificați ca semantici fuzzy.

În practică, aceste construcții permit multiple valori ale condiției „adevărate”. În loc ca True să fie echivalent numeric cu 1 și False să fie echivalent cu 0 (sau viceversa), condiția True poate fi orice număr de valori mai mic decât unu și mai mare decât zero. Acest lucru creează oportunități pentru algoritmi de a lua decizii bazate pe intervale de date despre preț, spre deosebire de un punct de date discret.

Considerații logice fuzzy

Logica fuzzy în sensul său cel mai de bază este dezvoltată prin analiza tipului de arbore de decizie. Astfel, la o scară mai largă, este baza sistemelor de inteligență artificială programate prin inferențe bazate pe reguli.

În general, termenul fuzzy se referă la numărul mare de scenarii care pot fi dezvoltate într-un arbore de decizie precum un sistem. Dezvoltarea protocoalelor logice fuzzy poate necesita integrarea programării bazate pe reguli. Aceste reguli de programare pot fi denumite seturi neplăcute, deoarece sunt dezvoltate la discreția modelelor cuprinzătoare.

Seturile fuzzy pot fi, de asemenea, mai complexe. În analogii de programare mai complexe, programatorii pot avea capacitatea de a lărgi regulile utilizate pentru a determina includerea și excluderea variabilelor. Aceasta poate duce la o gamă mai largă de opțiuni, cu raționamente bazate pe reguli mai puțin precise.

Semantica fuzzy în inteligența artificială

Conceptul de logică fuzzy și semantică fuzzy este o componentă centrală a programării soluțiilor de inteligență artificială. Soluțiile și instrumentele de inteligență artificială continuă să se extindă în economie într-o serie de sectoare, pe măsură ce capabilitățile de programare din logica fuzzy se extind și ele.

Watson de la IBM este unul dintre cele mai cunoscute sisteme de inteligență artificială care utilizează variații de logică fuzzy și semantică fuzzy. În special în serviciile financiare, logica fuzzy este folosită în sistemele de învățare automată și tehnologie care susțin producțiile de informații de investiții.

În unele modele avansate de tranzacționare, integrarea matematicii logice fuzzy poate fi, de asemenea, folosită pentru a ajuta analiștii să creeze semnale automate de cumpărare și vânzare. Aceste sisteme îi ajută pe investitori să reacționeze la o gamă largă de variabile de piață în schimbare care afectează investițiile lor.

În modelele avansate de tranzacționare de software, sistemele pot utiliza seturi fuzzy programabile pentru a analiza mii de titluri în timp real și pentru a prezenta investitorului cea mai bună oportunitate disponibilă. Logica fuzzy este adesea folosită atunci când un comerciant încearcă să utilizeze mai mulți factori pentru a fi luați în considerare. Aceasta poate duce la o analiză restrânsă a deciziilor de tranzacționare. Comercianții pot avea, de asemenea, capacitatea de a programa o varietate de reguli pentru introducerea tranzacțiilor. Două exemple includ următoarele:

Regula 1: Dacă media în mișcare este scăzută și indicele de forță relativă este scăzut, atunci vindeți.

Regula 2: Dacă media în mișcare este mare și indicele de rezistență relativă este mare, atunci cumpărați.

Logica fuzzy permite unui comerciant să-și programeze propriile inferențe subiective în mod scăzut și mare în aceste exemple de bază pentru a ajunge la propriile semnale de tranzacționare automate.

Compararea conturilor de investiții Denumirea furnizorului Descrierea divulgatorului de publicitate × Ofertele care apar în acest tabel provin din parteneriate de la care Investopedia primește compensații.

Termeni înrudiți

Analiza paralizie Analiza paraliziei apare atunci când o persoană se pierde atât de mult în procesul de examinare și evaluare a diverselor puncte de date sau factori pentru o problemă încât nu este în măsură să ia o decizie cu aceasta. mai mult Algoritmică comerț Definiție Tranzacția algoritmică este un sistem care utilizează modele matematice foarte avansate pentru luarea deciziilor de tranzacție pe piețele financiare. mai mult Definiția rețelei neuronale Rețeaua neuronală este o serie de algoritmi care încearcă să identifice relațiile dintr-un set de date printr-un proces care imită modul în care funcționează creierul uman. mai mult Definiția acordării fine Reglarea fină se referă la procesul de efectuare a unor mici modificări pentru îmbunătățirea sau optimizarea unui rezultat. mai mult Definiția de tranzacționare cantitativă Tranzacționarea cantitativă constă în strategii de tranzacționare care se bazează pe calcule matematice și cracare de numere pentru a identifica oportunitățile de tranzacționare. mai mult Algoritm Un algoritm este o succesiune de reguli pentru rezolvarea unei probleme sau îndeplinirea unei sarcini. mai multe link-uri partenere