Mutna logika

Što je neizrazita logika?

Fuzzy Logic je pristup obradi varijable koji omogućava da se više vrijednosti obradi kroz istu varijablu. Nejasna logika pokušava riješiti probleme otvorenim, nepreciznim spektrom podataka koji omogućava dobivanje niza točnih zaključaka. Nejasna logika osmišljena je za rješavanje problema uzimajući u obzir sve dostupne podatke i donošenje najbolje moguće odluke s obzirom na unesene podatke.

Ključni odvodi

• Nejasna logika omogućava napredniju obradu stabla odluka i bolju integraciju s programiranjem temeljenim na pravilima.
• Teoretski, ovaj pristup pruža više mogućnosti oponašanja stvarnih okolnosti.
• Nejasnu logiku kvantitativni analitičari mogu koristiti za poboljšanje izvršenja svojih algoritama.

Razumijevanje neizrazite logike

Nejasna logika proizlazi iz matematičkog proučavanja nejasnih pojmova, što također uključuje nejasne skupove podataka. Matematičari mogu upotrebljavati različite pojmove kada govore o nejasnim pojmovima i nejasnoj analizi. Široko i sveobuhvatno ovi se pojmovi klasificiraju kao nejasna semantika.

U praksi, svi ti konstrukti omogućuju više vrijednosti "istinskog" stanja. Umjesto da True bude numerički ekvivalentan 1 i False je ekvivalentan 0 (ili obrnuto), True uvjet može biti bilo koji broj vrijednosti manji od jedan i veći od nule. Ovo stvara mogućnost algoritam da donose odluke na temelju podataka o cijenama za razliku od jedne diskretne točke podataka.

Nerazumljiva logička razmatranja

Nejasna logika u svom najosnovnijem smislu razvijena je analizom tipa stabla odluka. Stoga, u širem opsegu, čini osnovu za sustave umjetne inteligencije programirane putem zaključaka utemeljenih na pravilima.

Pojam neizrazit se općenito odnosi na ogroman broj scenarija koji se mogu razviti u stablu odluka poput sustava. Razvijanje protokola nejasne logike može zahtijevati integraciju programiranja temeljenog na pravilima. Ova se programska pravila mogu nazvati nejasnim skupovima jer su razvijena po nahođenju sveobuhvatnih modela.

Fuzzy setovi mogu biti i složeniji. U složenijim programskim analogijama programeri mogu imati mogućnost proširenja pravila koja se koriste za određivanje uključivanja i isključenja varijabli. To može rezultirati širim rasponom opcija s manje preciznim rezonovanjima na pravilima.

Nejasna semantika u umjetnoj inteligenciji

Koncept neizrazite logike i nejasne semantike središnja je komponenta programiranja rješenja umjetne inteligencije. Rješenja i alati za umjetnu inteligenciju nastavljaju se širiti u gospodarstvu u velikom broju sektora, kao što se šire i programske mogućnosti iz nejasne logike.

IBM-ov Watson jedan je od najpoznatijih sustava umjetne inteligencije koji koristi varijacije nejasne logike i nejasne semantike. Konkretno u financijskim uslugama, neizrazita se logika koristi u strojnom učenju i tehnološkim sustavima koji podržavaju rezultate investicijske inteligencije.

U nekim naprednim trgovinskim modelima, integracija matematike nejasne logike može se koristiti i za pomoć analitičarima u stvaranju automatiziranih signala za kupovinu i prodaju. Ovi sustavi pomažu ulagačima da reagiraju na širok raspon promjenjivih tržišnih varijabli koje utječu na njihova ulaganja.

U naprednim modelima trgovanja softverom sustavi mogu koristiti programibilne nejasne skupove za analizu tisuća vrijednosnih papira u stvarnom vremenu i predstaviti investitoru najbolju dostupnu priliku. Nejasna se logika često koristi kada trgovac nastoji iskoristiti više faktora za razmatranje. To može rezultirati suženom analizom trgovinskih odluka. Trgovci također mogu imati mogućnost programiranja različitih pravila za odlučivanje o trgovini. Dva primjera uključuju sljedeće:

Pravilo 1: Ako je pomični prosjek nizak, a indeks relativne čvrstoće nizak, prodajte.

Pravilo 2: Ako je pomični prosjek visok, a indeks relativne čvrstoće visok, onda kupite.

Nejasna logika omogućuje trgovcu da u ovim osnovnim primjerima programira svoje subjektivne zaključke na niskim i visokim brojevima da postignu vlastite automatizirane signale trgovanja.

Usporedba investicijskih računa Ime dobavljača Opis Otkrivanje oglašavača × Ponude koje se pojavljuju u ovoj tablici potječu od partnerstava od kojih Investopedia prima naknadu.

Povezani uvjeti

Analiza paraliza Analiza paralize nastaje kada pojedinac postane toliko izgubljen u procesu ispitivanja i procjene različitih točaka podataka ili faktora zbog problema da nije u stanju s njim donijeti odluku. više Algoritamska definicija trgovanja Algoritamska trgovina je sustav koji koristi vrlo napredne matematičke modele za donošenje odluka o transakcijama na financijskim tržištima. više Definicija neuronske mreže Neuronska mreža je niz algoritama koji nastoje identificirati odnose u skupu podataka putem procesa koji oponaša kako ljudski mozak funkcionira. više Definicija finog podešavanja Fino ugađanje odnosi se na postupak malih izmjena radi poboljšanja ili optimizacije rezultata. više kvantitativna definicija trgovanja Kvantitativno trgovanje sastoji se od trgovinskih strategija koje se oslanjaju na matematičke proračune i drobljenje broja kako bi se identificirale mogućnosti trgovanja. više Algoritam algoritam je niz pravila za rješavanje problema ili izvršavanje zadatka. više partnerskih veza