Нечеткие знания

Тогда под нечетким знанием можно понимать следующий  [c.41]

Характерным примером нечеткого знания является высказывание  [c.41]


Поскольку нечеткое знание определяется через лингвистические  [c.41]

С некоторых пор нечеткие знания начали активно применяться для  [c.41]

На нечетких знаниях могут быть организованы специализированные  [c.42]

Характерным примером нечеткого знания является высказывание типа Если ожидаемое в ближайшей перспективе отношение цены акции к доходам по ней порядка 10, и (хотя и не обязательно) капитализация этой компании на уровне 10 млрд. долларов, то, скорее всего, эти акции следует покупать . Курсивом обозначены все оценки, которые делают это знание нечетким.  [c.40]

Поскольку нечеткое знание определяется через лингвистические переменные, то и операции нечеткого логического вывода можно количественно определить на базе операций с соответствующими функциями принадлежности. Однако детальное рассмотрение этого вопроса мы опускаем.  [c.40]

С некоторых пор нечеткие знания начали активно применяться для выработки брокерских рекомендаций по приобретению (удержанию, продаже) ценных бумаг. Например, монография [2.4] рассматривает вопрос о целесообразности инвестирования в фондовые активы в зависимости от характера экономического окружения, причем параметры этого окружения являются нечеткими значениями. На сайте [2.5] автор вышеупомянутой монографии поддерживает бюллетень макроэкономических индикаторов и соответствующих условий инвестирования на тех или иных рынках.  [c.40]


Нечеткие знания, которые также здесь рассмотрены, являются инструментом для принятия инвестиционных решений. На этих знаниях могут быть организованы специализированные экспертные системы, реализующие механизм нечетко-логического вывода. Простейший пример такого рода системы мы находим на сайте [2.6].  [c.41]

Мы рассмотрели только финансовый аспект банкротства эмитента — такой, который наилучшим образом подлежит количественной оценке. Разумеется, событие банкротства может иметь в перечне своих причин не только финансовые но и иные аспекты, причем описываемые как количественными, так и качественными категориями. Чтобы подойти к комплексной диагностике риска банкротства эмитента, необходимо заложить систему нечетких знаний по образцу, как это описано в предыдущей главе книги.  [c.64]

Экспертная система на базе нечетких знаний должна содержать механизм нечетко-логического вывода, такой, чтобы сделать заключение о степени риска банкротства эмитента на основе всей необходимой исходной информации, получаемой от пользователя. Чем больше в системе знаний и чем точнее описан в ней риск банкротства, тем точнее диагностика.  [c.65]

За рубежом тем временем развитие не прерывалось. Начиная с конца 80-х годов, нечетко-множественные приложения к экономическим исследованиям начали обособляться от общей теории нечетких множеств, как в свое время обособилось направление интеллектуальных компьютерных систем и систем, основанных на нечетких знаниях. Произошло это потому, что экономика - это не техника, это специфический объект научного исследования, включающий в себя развивающуюся в рамках общественно-исторической формации на базе сложившихся производительных сил и производственных отношений стратегию и тактику хозяйственной деятельности, что охватывают все звенья товарного производства, распределения, товародвижения и потребления материальных благ [89]. Поэтому математики, развивающие методическую часть теории, вынуждены были получать дополнительную квалификацию экономистов, чтобы научиться детальным образом понимать процессы, протекающие в экономике и подлежащие научному анализу.  [c.5]


На нечетких знаниях могут быть организованы специализированные экспертные системы, реализующие механизм нечетко-логического вывода. Простейший пример такого рода системы мы находим на сайте [138], где выработка опционной стратегии сопровождается нечеткой предварительной оценкой характера рынка. В этом смысле также представляет интерес и заслуживает упоминания работа [151].  [c.165]

Результатом разработки соответствующих нечетких правил будет высказывание подобного типа Если цена на товар средняя по сравнению с другими товарами предприятия и затраты очень высокие, то рентабельность скорее всего будет низкой , т.е. необходимо построить следующее нечеткое знание.  [c.49]

Для этого предлагается построить еще одно нечеткое знание, формулировка которого будет выглядеть следующим образом.  [c.50]

Таким образом, имея два нечетких знания, можно предположить в каком кластере рентабельности окажется товар. Сравнение же собственных товаров или бизнес-процессов внутри кластера можно производить по качественным критериям.  [c.50]

Предлагаем следующий алгоритм и метод формирования нечеткого знания (2).  [c.50]

Построим нечеткое знание (1).  [c.52]

XXI. Типичные ошибки пострадавшего 1 — невыполнение очередной оперативной задачи или требуемого действия 2 — сознательное нарушение требований инструкций, стандартов, дисциплины 3 — невыполнение очередной оперативной задачи или требуемого действия из-за несвоевременного исправления допущенной в начале деятельности ошибки (дезорганизации поведения) 4 — неточное, ошибочное выполнение очередной оперативной задачи или требуемого действия из-за недостатка профессиональных знаний и опыта 5 — неточное, ошибочное выполнение очередной оперативной задачи из-за ошибочности, нечеткости требований инструкции (проектная ошибка).  [c.221]

Хотя нечеткая логика может явно использоваться для представления знаний эксперта с помощью правил для лингвистических переменных, обычно требуется очень много времени для конструирования и настройки функций принадлежности, которые количественно определяют эти переменные. Нейросетевые методы обучения автоматизируют этот процесс и существенно сокращают время разработки и затраты на нее, улучшая при этом параметры системы.  [c.207]

В главе, посвященной извлечению знаний, мы уже познакомились с нейросетевыми методами извлечения правил из данных. Настало время узнать, как можно извлечь с их помощью нечеткие правила.  [c.210]

В главе, посвященной извлечению знаний из обученных нейронных сетей, мы познакомились с методами интерпретации отображения сетью входной информации в выходную с помощью правил типа неравенств, правил m-of-n и других. В теория нечетких множеств соответствующие нечеткие правила уже изначально имеют наглядный смысл. Например,  [c.213]

Аналогичным образом выводятся уравнения коррекции для параметров, управляющих формой функций принадлежности нечетких понятий слабый L/ и сильный /-/,- курс доллара Д, 6 ,, i = 1,2,3- Легко заметить, что особенностью описанного нами совместного использования нейросетевого и нечеткого подходов заключается в том, что адаптируются не величины связей между нейронами, а формы нелинейного преобразования, осуществляемого нейронами (формы функции принадлежности). С нейрокомпьютерной точки зрения достоинства нечетких моделей как раз и связано с нелинейностью функции принадлежности. Фиксирование и изначальное задание архитектуры сети позволяет интерпретировать ее решения. И что особенно важно, описанный подход по сути позволяет инкорпорировать априорные знания в структуру нейронной сети.  [c.217]

Мы видели, что традиционный способ мышления не может провести различия между мышлением и реальностью, истиной и ложью, общественными и природными законами. Если мы будем изучать его и дальше, то найдем и другие пробелы. Например, традиционный способ мышления очень нечетко относится к пониманию времени прошедшее, настоящее и будущее сливаются. Эти категории имеют для нас огромную ценность. Оценивая традиционный способ мышления, с нашей точки зрения, мы находим его неадекватным. Однако в тех условиях, в которых он существует, он таковым не является. В обществе, живущем на основе устной традиции, например, он прекрасно выполняет свою функцию он содержит всю конкретную информацию, избегая ненужных усложнений. Он представляет простейший возможный способ взаимодействия с простейшим возможным миром. Его основная слабость-это не отсутствие тонких категорий, а тот факт, что содержащаяся в нем конкретная информация хуже той, которая может быть получена при ином подходе. Нам это ясно, поскольку мы обладаем более высоким уровнем знания. Это не может беспокоить тех, кто не имеет никакого иного типа мышления, кроме традиционного, но это делает всю структуру чрезвычайно уязвимой по отношению к внешним влияниям. Конкурирующая система мышления может разрушить монополистическое положение существующих убеждений и сделать их предметом критической оценки. Это будет концом традиционного способа мышления и началом критического способа мышления.  [c.279]

Все противодействующие волны развиваются в корректирующем стиле. Если бы все действующие волны развивались в движущем стиле, тогда бы не было необходимости в различных терминах. Действительно, большинство действующих волн на самом деле подразделяются на пять волн. Тем не менее, как покажет следующий раздел, несколько действующих волн развиваются в корректирующем стиле, т.е. они подразделяются на три волны или их разновидность. Требуется подробное знание модельных конструкций, прежде чем кто-либо сможет сформулировать различие между действующей функцией и движущим стилем, которое в представленной основной модели (рис.1-1, 1-2, 1-3 и 1-4 ) пока дано нечетко. Всестороннее понимание фигур, подробно изложенных в следующих пяти уроках, прольют свет на то, почему мы привели здесь эти термины к волновой лексике Эллиотта.  [c.12]

Очень часто в структуре знаний классы объектов являются нечеткими  [c.40]

Изучение миссии компании нужно для того, чтобы создать общее чувство смысла и направленности, внедрить планирование маркетинга в организационный контекст. Анализ рыночной среды, целевых рынков, существующих и новых конкурентов (прямых и косвенных) создает прочную основу для принятия решений. Без знания сегментов покупателей, тенденций и конкурентов маркетинговая программа будет нечеткой и ненаправленной.  [c.34]

Орлов А. И. Задачи оптимизации и нечеткие переменные. — М. Знание, 1980.  [c.382]

Люди с низкой потребностью в структурировании работы и высоким стремлением к самосовершенствованию гораздо более склонны выбирать себе вид деятельности с нечеткими рамками , где велика роль интуиции и опыта или где имеется элемент большей свободы и отсутствуют точные конечные выводы, где есть еще поле для самостоятельных исследований и разработки нового. Они всегда готовы работать в более неопределенной области, обучаясь на практическом опыте и в ходе проведения исследований. Они спокойно относятся к отсутствию установленных целей и заранее заданных результатов, а вероятно, примирятся и с отсутствием у себя квалификации. Они будут иметь мотивацию хорошо работать, если их поместить в ситуацию, в которой они смогут получить опыт и знания в процессе работы. В этом случае их потребность в признании будет удовлетворена осознанием того, что они научились, внешним подтверждением, так как им будут поручать работу, требующую обладания опытом и навыками, которые они уже накопили. Мотивируя таких работников, необходимо всегда быть в курсе того, что они делают и чему уже научились. Некоторые достигнутые ими результаты будет трудно зафиксировать. Но это не делает их менее ценными. В то же время потребуется тщательная совместная с ними оценка их достижений, чтобы определить, в каком направлении должно идти их дальнейшее совершенствование.  [c.74]

По этой причине поведенческий подход допускает многозначность или нечеткость следующих знаний об организации  [c.173]

Чтобы получить возможность конструктивного обсуждения взаимодействия интеллектуальных ресурсов с материальным миром, выделим из чрезвычайно широкого понятия интеллектуальные ресурсы только наиболее конструктивную его часть — Научные и Технологические Знания , и рассмотрим ее взаимодействие с Материальным Производством . Вводимые понятия — заведомо неточные и с точки зрения формальной математики могли бы быть отнесены, скорее, к области размытых множеств и нечетких логик.  [c.359]

Расплывчатые категории используются не только в представлении знаний, но и в понимании текста ЭВМ. Так, в системе, моделирующей процессы понимания естественного языка, на основании анализа входных данных, делаются выводы, которые оцениваются с помощью нечетких оценок истинно , ложно , сомнительно [46]. В одних действующих системах понимания естественного языка сделан акцент на решение чисто лингвистических проблем (соотношение языковых и внеязыковых сведений при переходе от текста к его смыслу, функционирование предложений в составе целевых текстов и т. п.) [169], а в других используется специальный qp-язык (язык формального интерфейса), в который преобразуются фразы входного естественного языка для их понимания ЭВМ [33]. Процессы формирования и оценки умозаключения, а также формирования предписаний ЭВМ связаны с применением логических  [c.44]

Нечеткая логика. С середины 60-х гг. XX в., после разработки Л. Заде теории нечетких множеств, было предложено несколько теорий, позволяющих формализовать неопределенность. Данная область знаний в настоящее время интенсивно развивается и находит все новые и новые применения.  [c.124]

Тогда под нечетким знанием можно понимать следующий формализм Недосекин А.О. Нечетко-множественный анализ риска фондовых инвестиций 39  [c.39]

Основные причины неудач стратегического планирования непонимание сути стратегии и ее важности нечеткое представление о месте стратегии в общем процессе фирменного планирования слабое знание "технологии" выработки стратегии, неумение добиться такого положения, когда текущие задачи решаются в соответствии со стратегией и являются ее составной частью. МАРКЕТИНГОВЫЙ КОМПЛЕКС (marketing mix) — конкретное сочетание элементов маркетинга для достижения поставленных задач и удовлетворения спроса целевого рынка. Структура маркетинга включает четыре основных элемента продукт, распределение, стимулирование и цены.  [c.217]