Нечеткая Логика
Нечёткая логика (англ. fuzzy logic) — разновидность многозначной логики, в которой истинностное значение переменных может принимать любое вещественное число между 0 и 1. В отличие от булевой логики, где истинностные значения могут быть только 0 или 1.
Нечёткая логика используется для описания частичной истинности, когда значение может варьироваться между полностью истинным и полностью ложным.
Модуль экспертной системы построения функции принадлежности нечетких множеств - online presentation
Термин «нечёткая логика» был введён в 1965 году математиком Лотфи Заде в его публикации о нечётких множествах.
Некоторые ключевые идеи, связанные с нечёткой логикой:
Нечёткие множества — в отличие от традиционных множеств с чёткими границами, позволяют элементам принадлежать к группе в разной степени.
Функции принадлежности — присваивают значение от 0 до 1 входным данным, показывая, насколько пиксель или признак соответствует определённой категории.
Лингвистические переменные — вместо использования только чисел для представления данных используются описательные термины, такие как «высокий», «средний» или «низкий».
-
Ахметшин Ю. - Вы нервничаете? Сигмоида поможет
Что общего между эмоциями трейдера и нечеткой логикой? Если спокойно разобраться, то между ними можно выявить интересную взаимосвязь, знание которой может здорово помочь в реальной торговле. Чт...
-
Нечеткая логика и финансы
Нет такого человека, который бы хоть однажды в жизни не потерял деньги. В той или иной степени мы все были хоть раз за свою жизнь в роли ограбленных. В Америке финансовые пирамиды имеют давнюю историю; Россия столкнулась с этим впервые в 90-х годах">
-
Краткий курс по Нечеткой Логике и Нечеткому Управлению
Нечеткая экспертная система - экспертная система, которая использует нечеткие функции принадлежности и правила, вместо Булевой логики, для рассуждения относительно данных. Правила в нечеткой экспертной системе имеют обычно форму
-
Нечеткое сравнение коллекций семантический и алгоритмический аспекты
Коллекции — фундаментальный тип данных, поддерживаемый популярными языками моделирования и программирования для спецификации и реализации в приложениях агрегированных структурированных данных. Как иллюстрируют примеры предыдущего раздела, сравнение коллекций должно проходить в строгом соответствии с их семантикой