Fuzzy-Logik
Was ist Fuzzy-Logik?
Fuzzy-Logik ist ein Ansatz zur Variablenverarbeitung, der es ermöglicht, dass mehrere mögliche Wahrheitswerte durch dieselbe Variable verarbeitet werden. Die Fuzzy-Logik versucht, Probleme mit einem offenen, ungenauen Spektrum von Daten und Heuristiken zu lösen,. die es ermöglichen, eine Reihe genauer Schlussfolgerungen zu ziehen.
Fuzzy-Logik wurde entwickelt, um Probleme zu lösen, indem alle verfügbaren Informationen berücksichtigt und anhand der Eingaben die bestmögliche Entscheidung getroffen wird.
Fuzzy-Logik verstehen
Die Fuzzy-Logik stammt aus der mathematischen Untersuchung der mehrwertigen Logik. Während sich die gewöhnliche Logik mit Aussagen der absoluten Wahrheit befasst (wie etwa „Ist dieses Objekt grün?“), befasst sich die Fuzzy-Logik mit Sätzen mit subjektiven oder relativen Definitionen wie „groß“, „groß“ oder „schön“. Dies versucht, die Art und Weise nachzuahmen, wie Menschen Probleme analysieren und Entscheidungen treffen, und zwar auf eine Weise, die auf vagen oder ungenauen Werten beruht und nicht auf absoluter Wahrheit oder Unwahrheit.
In der Praxis lassen diese Konstrukte alle Teilwerte der "wahren" Bedingung zu. Anstatt zu verlangen, dass alle Aussagen absolut wahr oder absolut falsch sind, wie in der klassischen Logik, können die Wahrheitswerte in der Fuzzy-Logik jeden Wert zwischen null und eins annehmen. Dies schafft die Möglichkeit für Algorithmen, Entscheidungen auf der Grundlage von Datenbereichen zu treffen, im Gegensatz zu einem diskreten Datenpunkt.
In der Standardlogik muss jede Aussage einen absoluten Wert haben: wahr oder falsch. In der Fuzzy-Logik werden Wahrheitswerte durch "Zugehörigkeitsgrade" von 0 bis 1 ersetzt, wobei 1 absolut wahr und 0 absolut falsch ist.
Geschichte der Fuzzy-Logik
Fuzzy-Logik wurde erstmals 1965 von Lotfi Zadeh in einem Artikel für die Zeitschrift Information and Control vorgeschlagen. In seinem Artikel mit dem Titel "Fuzzy Sets" versuchte Zadeh, die Art von Daten widerzuspiegeln, die bei der Informationsverarbeitung verwendet werden, und leitete die elementare Logik ab Regeln für diese Art von Satz.
„Meistens haben die Klassen von Objekten, denen man in der realen physischen Welt begegnet, keine genau definierten Zugehörigkeitskriterien“, erklärte Zadeh. „Tatsache bleibt jedoch, dass solche ungenau definierten ‚Klassen‘ eine wichtige Rolle im menschlichen Denken spielen, insbesondere in den Bereichen Mustererkennung, Informationsvermittlung und Abstraktion.“
Seitdem wird Fuzzy-Logik erfolgreich in Maschinensteuerungssystemen, Bildverarbeitung, künstlicher Intelligenz und anderen Bereichen eingesetzt, die auf Signale mit mehrdeutiger Interpretation angewiesen sind.
Besondere Überlegungen
Fuzzy-Logik im einfachsten Sinne wird durch Analyse des Entscheidungsbaumtyps entwickelt. Somit bildet es im weiteren Sinne die Grundlage für Systeme der künstlichen Intelligenz, die durch regelbasierte Inferenzen programmiert werden.
Im Allgemeinen bezieht sich der Begriff Fuzzy auf die große Anzahl von Szenarien, die in einem entscheidungsbaumähnlichen System entwickelt werden können. Die Entwicklung von Fuzzy-Logik-Protokollen kann die Integration von regelbasierter Programmierung erfordern. Diese Programmierregeln können als Fuzzy-Sets bezeichnet werden, da sie nach Ermessen umfassender Modelle entwickelt werden.
Fuzzy-Sets können auch komplexer sein. In komplexeren Programmieranalogien haben Programmierer möglicherweise die Möglichkeit, die Regeln zu erweitern, die verwendet werden, um das Einschließen und Ausschließen von Variablen zu bestimmen. Dies kann zu einer größeren Auswahl an Optionen mit weniger präziser regelbasierter Argumentation führen.
Fuzzy-Logik kann in Handelssoftware verwendet werden, wo sie verwendet wird, um Marktdaten auf Kauf- und Verkaufssignale zu analysieren.
Fuzzy-Semantik in der künstlichen Intelligenz
Das Konzept der Fuzzy-Logik und Fuzzy-Semantik ist ein zentraler Bestandteil der Programmierung von Lösungen für künstliche Intelligenz. Lösungen und Tools für künstliche Intelligenz breiten sich in der Wirtschaft in einer Reihe von Sektoren weiter aus, da sich auch die Programmiermöglichkeiten der Fuzzy-Logik erweitern.
Watson von IBM ist eines der bekanntesten Systeme für künstliche Intelligenz, das Variationen von Fuzzy-Logik und Fuzzy-Semantik verwendet. Insbesondere bei Finanzdienstleistungen wird Fuzzy-Logik in maschinellen Lern- und Technologiesystemen eingesetzt, die die Ausgabe von Investitionsinformationen unterstützen.
In einigen fortschrittlichen Handelsmodellen kann die Integration von Fuzzy-Logik-Mathematik auch verwendet werden, um Analysten bei der Erstellung automatisierter Kauf- und Verkaufssignale zu unterstützen. Diese Systeme helfen Anlegern, auf ein breites Spektrum sich ändernder Marktvariablen zu reagieren, die sich auf ihre Anlagen auswirken.
Beispiele für Fuzzy-Logik
In fortschrittlichen Software-Handelsmodellen können Systeme programmierbare Fuzzy-Sets verwenden, um Tausende von Wertpapieren in Echtzeit zu analysieren und dem Anleger die beste verfügbare Gelegenheit zu präsentieren. Fuzzy-Logik wird oft verwendet, wenn ein Trader versucht, mehrere Faktoren zur Berücksichtigung zu nutzen. Dies kann zu einer eingeschränkten Analyse für Handelsentscheidungen führen. Händler haben möglicherweise auch die Möglichkeit, eine Vielzahl von Regeln für die Durchführung von Handelsgeschäften zu programmieren. Zwei Beispiele sind die folgenden:
Regel 1: Wenn der gleitende Durchschnitt niedrig und der Relative Strength Index (RSI) niedrig ist, dann verkaufen.
Regel 2: Wenn der gleitende Durchschnitt hoch und der Relative Strength Index (RSI) hoch ist, dann kaufen.
Die Fuzzy-Logik ermöglicht es einem Händler, in diesen grundlegenden Beispielen seine eigenen subjektiven Schlussfolgerungen auf niedrig und hoch zu programmieren, um zu seinen eigenen automatisierten Handelssignalen zu gelangen.
Vor- und Nachteile der Fuzzy-Logik
Fuzzy-Logik wird häufig in Maschinensteuerungen und künstlicher Intelligenz verwendet und kann auch auf Handelssoftware angewendet werden. Obwohl es ein breites Anwendungsspektrum hat, hat es auch erhebliche Einschränkungen.
Da die Fuzzy-Logik die menschliche Entscheidungsfindung nachahmt, ist sie am nützlichsten für die Modellierung komplexer Probleme mit mehrdeutigen oder verzerrten Eingaben. Aufgrund der Ähnlichkeiten mit natürlicher Sprache sind Fuzzy-Logik-Algorithmen einfacher zu codieren als logische Standardprogrammierung und erfordern weniger Anweisungen, wodurch Speicheranforderungen eingespart werden.
Diese Vorteile sind aufgrund der Ungenauigkeit der Fuzzy-Logik auch mit Nachteilen verbunden. Da die Systeme für ungenaue Daten und Eingaben ausgelegt sind, müssen sie getestet und validiert werden, um ungenaue Ergebnisse zu vermeiden.
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Das Endergebnis
Fuzzy-Logik ist eine Erweiterung der klassischen Logik, die die Unsicherheiten einbezieht, die bei der menschlichen Entscheidungsfindung eine Rolle spielen. Es wird häufig verwendet, um komplexe Probleme zu lösen, bei denen die Parameter unklar oder ungenau sein können. Fuzzy-Logik wird auch in Anlagesoftware verwendet, wo sie verwendet werden kann, um mehrdeutige oder unklare Handelssignale zu interpretieren.
Höhepunkte
Aufgrund der Ähnlichkeiten mit gewöhnlicher Sprache sind Fuzzy-Algorithmen vergleichsweise einfach zu programmieren, erfordern jedoch möglicherweise eine gründliche Überprüfung und Prüfung.
Theoretisch gibt dies dem Ansatz mehr Möglichkeiten, reale Umstände nachzuahmen, in denen Aussagen über absolute Wahrheit oder Unwahrheit selten sind.
Fuzzy-Logik ist eine Verallgemeinerung der Standardlogik, bei der alle Aussagen einen Wahrheitswert von eins oder null haben. In der Fuzzy-Logik können Aussagen einen Teilwahrheitswert haben, z. B. 0,9 oder 0,5.
Fuzzy-Logik ist ein heuristischer Ansatz, der eine fortgeschrittenere Entscheidungsbaumverarbeitung und eine bessere Integration mit regelbasierter Programmierung ermöglicht.
Fuzzy-Logik kann von quantitativen Analysten verwendet werden, um die Ausführung ihrer Algorithmen zu verbessern.
FAQ
Ist Fuzzy Logic dasselbe wie maschinelles Lernen?
Fuzzy-Logik wird oft zusammen mit maschinellem Lernen gruppiert, aber sie sind nicht dasselbe. Maschinelles Lernen bezieht sich auf Computersysteme, die die menschliche Kognition nachahmen, indem sie Algorithmen iterativ anpassen, um komplexe Probleme zu lösen. Fuzzy-Logik ist eine Reihe von Regeln und Funktionen, die mit ungenauen Datensätzen arbeiten können, aber die Algorithmen müssen immer noch von Menschen codiert werden. Beide Bereiche haben Anwendungen in der künstlichen Intelligenz und der komplexen Problemlösung.
Was ist Fuzzy-Logik beim Data Mining?
Data Mining ist der Prozess der Identifizierung signifikanter Beziehungen in großen Datensätzen, ein Bereich, der sich mit Statistik, maschinellem Lernen und Informatik überschneidet. Fuzzy-Logik ist eine Reihe von Regeln, die verwendet werden können, um logische Schlussfolgerungen aus unscharfen Datensätzen zu ziehen. Da Data Mining häufig auf ungenaue Messungen angewendet wird, ist Fuzzy-Logik eine nützliche Methode, um aus solchen Daten relevante Zusammenhänge zu ermitteln.
Was ist der Unterschied zwischen Fuzzy-Logik und neuronalen Netzen?
Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein Computersystem, das entwickelt wurde, um die Problemlösungsverfahren eines menschenähnlichen Nervensystems nachzuahmen. Dies unterscheidet sich von der Fuzzy-Logik, einer Reihe von Regeln, die entwickelt wurden, um Schlussfolgerungen aus ungenauen Daten zu ziehen. Beide haben Anwendungen in der Informatik, aber sie sind unterschiedliche Bereiche.
