Ano ang Fuzzy Logic?
Ang Fuzzy Logic ay isang diskarte sa variable na pagproseso na nagbibigay-daan sa maraming mga halaga na maproseso sa pamamagitan ng parehong variable. Ang malubhang logic na pagtatangka upang malutas ang mga problema sa isang bukas, hindi wastong spectrum ng data na ginagawang posible upang makakuha ng isang hanay ng mga tumpak na konklusyon. Ang malabo na lohika ay idinisenyo upang malutas ang mga problema sa pamamagitan ng pagsasaalang-alang sa lahat ng magagamit na impormasyon at gawin ang pinakamahusay na posibleng desisyon na ibinigay ang input.
Mga Key Takeaways
- Ang malabo na lohika ay nagbibigay-daan para sa mas advanced na pagpoproseso ng puno ng pagpapasya at mas mahusay na pagsasama sa mga programang nakabatay sa batay sa mga patakaran.Kanunaman, binibigyan nito ang pamamaraan ng mas maraming pagkakataon upang gayahin ang mga pangyayari sa totoong buhay.Ang lohikal na lohika ay maaaring magamit ng dami ng mga analyst upang mapagbuti ang pagpapatupad ng kanilang mga algorithm.
Pag-unawa sa Malabo na Lohika
Ang malabo na lohika ay nagmumula sa pag-aaral ng matematika ng mga malabo na konsepto na kung saan ay nagsasangkot din ng malabo set ng data. Ang mga matematiko ay maaaring gumamit ng iba't ibang mga termino kapag tumutukoy sa malabo konsepto at malabo pagtatasa. Malawak at komprehensibo ang mga salitang ito ay inuri bilang malabo semantika.
Sa pagsasagawa, ang lahat ng mga konstruksyon na ito ay nagbibigay-daan para sa maraming mga halaga ng "totoo" na kondisyon. Sa halip na Tunay na bilang nang pantay-pantay sa 1 at Mali na katumbas ng 0 (o kabaligtaran), ang Tunay na kondisyon ay maaaring alinmang bilang ng mga halaga na mas mababa sa isa at mas malaki kaysa sa zero. Lumilikha ito ng pagkakataon para sa mga algorithm na gumawa ng mga pagpapasya batay sa mga saklaw ng data ng presyo kumpara sa isang mahinahon na punto ng data.
Malabo na Mga Pagsasaalang-alang sa lohika
Ang malabo na lohika sa pinaka pangunahing kahulugan ay binuo sa pamamagitan ng pagtatasa ng uri ng desisyon ng puno. Sa gayon, sa isang mas malawak na sukat ay bumubuo ito ng batayan para sa mga artipisyal na sistema ng katalinuhan na na-program sa pamamagitan ng mga inperensya batay sa mga panuntunan.
Sa pangkalahatan, ang salitang malabo ay tumutukoy sa napakaraming bilang ng mga senaryo na maaaring mabuo sa isang punong desisyon tulad ng sistema. Ang pagbuo ng malabo mga lohika na mga protocol ay maaaring mangailangan ng pagsasama ng mga programming-based na programming. Ang mga patakaran sa programming ay maaaring tawaging mga malabo set dahil sila ay binuo sa pagpapasya ng mga komprehensibong modelo.
Ang malabo set ay maaari ring maging mas kumplikado. Sa mas kumplikadong mga analogies ng programming, ang mga programmer ay maaaring magkaroon ng kakayahan upang palawakin ang mga patakaran na ginagamit upang matukoy ang pagsasama at pagbubukod ng mga variable. Maaari itong magresulta sa isang mas malawak na hanay ng mga pagpipilian na may mas kaunting tumpak na pangangatuwiran batay sa pangangatuwiran.
Fuzzy Semantics sa Artipisyal na Katalinuhan
Ang konsepto ng malabo logic at malabo semantics ay isang pangunahing sangkap sa pagprograma ng mga artipisyal na solusyon sa katalinuhan. Ang mga solusyon sa artipisyal na katalinuhan at mga tool ay patuloy na lumalawak sa ekonomiya sa buong hanay ng mga sektor habang pinapalawak din ang mga kakayahan ng programming mula sa malabo na lohika.
Ang IBM's Watson ay isa sa mga kilalang mga sistema ng artipisyal na intelektwal na gumagamit ng mga pagkakaiba-iba ng malabo na lohika at malabo na semantika. Partikular sa mga serbisyo sa pananalapi, ang malabo na lohika ay ginagamit sa pag-aaral ng machine at teknolohiya na sumusuporta sa mga output ng intelligence intelligence.
Sa ilang mga advanced na modelo ng trading, ang pagsasama ng malabo logic matematika ay maaari ding magamit upang matulungan ang mga analyst na lumikha ng mga automated na bumili at magbenta ng mga signal. Ang mga sistemang ito ay tumutulong sa mga namumuhunan upang umepekto sa isang malawak na hanay ng pagbabago ng mga variable ng merkado na nakakaapekto sa kanilang mga pamumuhunan.
Sa mga advanced na mga modelo ng trading ng software, ang mga system ay maaaring gumamit ng mga napakahusay na set ng malabo upang pag-aralan ang libu-libong mga seguridad sa real time at ipakita ang mamumuhunan sa pinakamahusay na magagamit na oportunidad. Ang malabo na lohika ay madalas na ginagamit kapag ang isang negosyante ay naghahangad na gumamit ng maraming mga kadahilanan para sa pagsasaalang-alang. Maaari itong magresulta sa isang makitid na pagsusuri para sa mga desisyon sa pangangalakal. Ang mga negosyante ay maaari ring may kakayahang mag-program ng iba't ibang mga patakaran para sa mga enacting trading. Ang dalawang halimbawa ay kasama ang sumusunod:
Panuntunan 1: Kung mababa ang paglipat at mababa ang Relatibong Lakas ng Index, mababa ang magbenta.
Panuntunan 2: Kung ang average na paglipat ay mataas at Relatibong Lakas ng Index ay mataas, pagkatapos ay bumili.
Ang malabo na lohika ay nagpapahintulot sa isang negosyante na i-program ang kanilang sariling mga paksang pag-uusap sa mababa at mataas sa mga pangunahing halimbawa na ito na makarating sa kanilang sariling mga awtomatikong signal signal.
