Was ist Fuzzy-Logik?
Was ist Fuzzy-Logik?
Fuzzy Logic ist ein Ansatz zur Variablenverarbeitung, der die Verarbeitung mehrerer möglicher Wahrheitswerte durch dieselbe Variable ermöglicht. Fuzzy-Logik versucht, Probleme mit einem offenen, ungenauen Datenspektrum zu lösen und Heuristiken die es ermöglicht, eine Reihe genauer Schlussfolgerungen zu ziehen.
Fuzzy-Logik wurde entwickelt, um Probleme zu lösen, indem alle verfügbaren Informationen berücksichtigt und anhand der Eingabe die bestmögliche Entscheidung getroffen wird.
Die zentralen Thesen
- Fuzzy-Logik ist ein heuristischer Ansatz, der eine fortschrittlichere Entscheidungsbaumverarbeitung und eine bessere Integration mit regelbasierter Programmierung ermöglicht.
- Fuzzy-Logik ist eine Verallgemeinerung aus 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.
- Theoretisch bietet dies dem Ansatz mehr Möglichkeiten, reale Umstände nachzuahmen, in denen Aussagen über die absolute Wahrheit oder Unwahrheit selten sind.
- Fuzzy-Logik kann von quantitativen Analysten verwendet werden, um die Ausführung ihrer Algorithmen zu verbessern.
- Aufgrund der Ähnlichkeiten mit gewöhnlicher Sprache sind Fuzzy-Algorithmen vergleichsweise einfach zu codieren, erfordern jedoch möglicherweise eine gründliche Überprüfung und Prüfung.
Fuzzy-Logik verstehen
Die Fuzzy-Logik stammt aus dem mathematischen Studium der mehrwertigen Logik. Während sich die gewöhnliche Logik mit Aussagen absoluter Wahrheit befasst (wie "Ist dieses Objekt grün?"), befasst sich die Fuzzy-Logik mit Mengen 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 sich auf vage oder ungenaue Werte stützt und nicht auf absolute Wahrheit oder Lüge.
In der Praxis erlauben diese Konstrukte alle Teilwerte der "wahren" Bedingung. Anstatt wie in der klassischen Logik zu verlangen, dass alle Aussagen absolut wahr oder absolut falsch sind, können die Wahrheitswerte in der Fuzzy-Logik jeden Wert zwischen null und eins haben. Dies bietet Algorithmen die Möglichkeit, 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
Die Fuzzy-Logik wurde erstmals 1965 von Lotfi Zadeh in einem Artikel für die Zeitschrift vorgeschlagen Information und Kontrolle. In seiner Arbeit mit dem Titel "Fuzzy Sets" versuchte Zadeh, die Art von Daten widerzuspiegeln, die in der Informationsverarbeitung verwendet werden, und leitete die elementaren logischen Regeln für diese Art von Mengen ab.
"Häufig haben die Klassen von Objekten, die in der realen physischen Welt anzutreffen sind, keine genau definierten Zugehörigkeitskriterien", erklärte Zadeh. „Tatsache bleibt jedoch, dass solche ungenau definierten ‚Klassen‘ eine wichtige Rolle in der menschlichen Denken, insbesondere in den Bereichen Mustererkennung, Informationsvermittlung und Abstraktion."
Seitdem wird Fuzzy-Logik erfolgreich in Maschinensteuerungen, Bildverarbeitung, künstlicher Intelligenz und anderen Bereichen angewendet, die auf Signalen mit mehrdeutiger Interpretation angewiesen sind. Eine Überprüfung aus dem Jahr 2013 ergab 26 Forschungszeitschriften, die sich der Theorie oder Anwendung der Fuzzy-Logik widmeten, Zehntausende von Publikationen in verschiedene wissenschaftliche Datenbanken, 16.898 Patente oder Patentanmeldungen in den USA und weitere 7.149 Patente oder Patentanmeldungen in Japan.
Besondere Überlegungen
Fuzzy-Logik im einfachsten Sinne wird entwickelt durch Entscheidungsbaum Typenanalyse. Somit bildet es im weiteren Sinne die Grundlage für künstliche Intelligenz Systeme, die durch regelbasierte Inferenzen programmiert werden.
Im Allgemeinen bezieht sich der Begriff Fuzzy auf die große Anzahl von Szenarien, die in einem entscheidungsbaumartigen System entwickelt werden können. Die Entwicklung von Fuzzy-Logik-Protokollen kann die Integration einer regelbasierten 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 können Programmierer die Regeln erweitern, die verwendet werden, um das Einschließen und Ausschließen von Variablen zu bestimmen. Dies kann zu einer breiteren Palette von Optionen mit weniger präziser regelbasierter Begründung führen.
Fuzzy-Logik kann in Handelssoftware verwendet werden, 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 bei der Programmierung von Lösungen für künstliche Intelligenz. Künstliche Intelligenzlösungen und -tools nehmen in der Wirtschaft in einer Reihe von Sektoren weiter zu, da sich auch die Programmierfähigkeiten von Fuzzy-Logik erweitern.
Watson von IBM ist eines der bekanntesten Systeme der künstlichen Intelligenz, das Variationen von Fuzzy-Logik und Fuzzy-Semantik verwendet. Speziell im Finanzdienstleistungsbereich wird Fuzzy-Logik verwendet maschinelles Lernen und Technologiesysteme, die die Ergebnisse von Investment Intelligence unterstützen.
In einigen fortgeschrittenen 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 bieten. Fuzzy-Logik wird oft verwendet, wenn a Händler versucht, mehrere Faktoren zu berücksichtigen. Dies kann zu einer eingeengten Analyse für Handelsentscheidungen führen. Trader haben möglicherweise auch die Möglichkeit, eine Vielzahl von Regeln für die Durchführung von Trades zu programmieren. Zwei Beispiele sind die folgenden:
- Regel 1: Wenn die gleitender Durchschnitt niedrig ist und der Relative Strength Index (RSI) niedrig ist, dann verkaufen.
- Regel 2: Wenn der gleitende Durchschnitt hoch ist und die Relative Strength Index (RSI) hoch ist, dann kaufen.
Fuzzy-Logik ermöglicht es einem Händler, in diesen grundlegenden Beispielen seine eigenen subjektiven Schlussfolgerungen auf Tief und Hoch zu programmieren, um zu seinen eigenen automatisierten Handelssignalen zu gelangen.
Vor- und Nachteile von Fuzzy Logic
Fuzzy-Logik wird häufig in Maschinensteuerungen, künstlicher Intelligenz verwendet und kann auch auf Handelssoftware angewendet werden. Obwohl es ein breites Anwendungsspektrum hat, hat es auch erhebliche Einschränkungen.
Da 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 Speicherplatz gespart wird Bedarf.
Diese Vorteile haben aufgrund der Ungenauigkeit der Fuzzy-Logik auch Nachteile. Da die Systeme für ungenaue Daten und Eingaben ausgelegt sind, müssen sie getestet und validiert werden, um ungenaue Ergebnisse zu vermeiden.
Widerspiegelt eher reale Probleme als klassische Logik.
Fuzzy-Logik-Algorithmen haben geringere Hardwareanforderungen als klassische boolesche Logik.
Fuzzy-Algorithmen können mit ungenauen oder ungenauen Daten genaue Ergebnisse liefern.
Fuzzy-Algorithmen erfordern eine umfassende Validierung und Verifizierung.
Fuzzy-Regelsysteme sind abhängig von menschlichem Fachwissen und Wissen.
Die Quintessenz
Fuzzy-Logik ist eine Erweiterung der klassischen Logik, die die Unsicherheiten berücksichtigt, die in die menschliche Entscheidungsfindung einfließen. Es wird häufig verwendet, um komplexe Probleme zu lösen, bei denen die Parameter unklar oder ungenau sind. Fuzzy-Logik wird auch in Anlagesoftware verwendet, wo sie verwendet werden kann, um mehrdeutige oder unklare Handelssignale zu interpretieren.
Häufig gestellte Fragen zu Fuzzy-Logik
Was ist Fuzzy-Logik beim Data Mining?
Data-Mining ist der Prozess der Identifizierung signifikanter Zusammenhänge in großen Datensätzen, einem Bereich, der sich mit Statistik, maschinellem Lernen und Informatik überschneidet. Fuzzy-Logik ist ein Satz von Regeln, der verwendet werden kann, um logische Schlussfolgerungen aus Fuzzy-Datensätzen zu ziehen. Da Data Mining häufig bei ungenauen Messungen zum Einsatz kommt, ist Fuzzy Logic eine sinnvolle Methode, um aus dieser Art von Daten relevante Zusammenhänge zu bestimmen.
Ist Fuzzy-Logik 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 ein Satz von Regeln und Funktionen, die mit ungenauen Datensätzen arbeiten können, aber die Algorithmen müssen noch von Menschen codiert werden. Beide Bereiche haben Anwendungen in der künstlichen Intelligenz und komplexen Problemlösung.
Was ist der Unterschied zwischen Fuzzy-Logik und neuronalen Netzen?
Ein künstliche neuronale Netz ist ein Computersystem, das entwickelt wurde, um die Problemlösungsverfahren eines menschenähnlichen Nervensystems zu imitieren. Dies unterscheidet sich von der Fuzzy-Logik, einer Reihe von Regeln, die darauf ausgelegt sind, aus ungenauen Daten Schlussfolgerungen zu ziehen. Beide haben Anwendungen in der Informatik, aber es sind unterschiedliche Bereiche.