Нечеткая логика

В статье дается анализ существующих методов оценки риска банкротства предприятия и описывается подход, основанный на нечеткой логике.  [c.381]


Интересно отметить, что сегодня практическое применение нечетких логик особенно широко развито в Японии. Еще в 1992 году японские эксперты полагали, что в 10% всех оценок используется аппарат и методы нечетких логик. Что касается других развитых стран, то, например, в Швеции нечеткие логики впервые были применены в 1980 году для управления цементным производством.  [c.63]

Так, например, совершенно новыми для российского рынка недвижимости являются маркетинговый подход на основе теории предпринимательства, сетевых бизнес-коммуникаций, методов нечеткой логики и информатизации бизнеса.  [c.6]

Используя аппарат нечеткой логики, можно найти пути математического определения ситуаций в бизнесе.  [c.33]

Методы нечеткой логики позволяют в сети рыночных бизнес-коммуникаций вести диалог компьютерной системы (на основе базы данных нечетких множеств) о состоянии бизнеса на обычном языке делового мира, что является реальным вкладом в создание эффективных бизнес-коммуникаций.  [c.33]


Отношения (взаимодействия) — важный ресурс в предпринимательской деятельности. Оценка данного ресурса имеет качественную основу — доверие, взаимопонимание, гармония и т. д. Для оценки отношений теория и методы нечеткой логики весьма перспективны. Например, на вопрос возможно ли привлечь компанию X к финансированию предпринимательского проекта Можно получить ответ, мы доверяем этой фирме на 70%. То есть, ни да (1) ни нет (0). Ответ выходит за рамки четкой — булевской алгебры логики. Здесь не обойтись без нечетких множеств. Методы нечеткой логики предназначены для математической обработки субъективной информации в предпринимательской деятельности. Практически — это помощь предпринимателям в принятии экономических решений, планировании и управлении в условиях ограниченной информации с учетом риска, экологии, маркетинговых исследований и т. д.  [c.64]

Блок логических выводов, осуществляя сопоставление правил с фактами, порождает цепочки выводов. При работе с ненадежными данными формируются нечеткая логика, слабые коэффициенты уверенности, низкая степень меры доверия и т.д.  [c.157]

На этапе подготовки данных анализируется степень их информационной насыщенности, для чего выявляется степень влияния конкретного параметра на прогнозируемую величину. Достигнув равномерного наполнения всех степеней зависимости, выявляется соответствие между прогнозируемой величиной и параметром в виде Если..., то... иначе... , что близко к реализации алгоритма нечеткой логики и экспертным системам.  [c.230]

Возможность подключения модулей для циклического анализа, нейросетевых прогнозов, анализа с помощью нечеткой логики и т.д.  [c.144]

Пакеты программ по нечеткой логике  [c.150]

Решение задач динамического управления в реальном времени, связанное с необходимостью быстрой проверки большого количества решающих правил, заставляет экспертов оперировать качественными параметрами — принципами поведения объектов. Нечеткая логика предоставляет возможность описывать принципы , оперируя данными, известными неточно, что существенно сокращает время настройки и работы управляющих систем.  [c.150]


Васильев В. Н. Интеллектуальные системы управления с использованием Нечеткой логики. Уфа, 1995.  [c.212]

Я мог бы рассказывать вам много жутких историй о трейдерах, проигравших огромные суммы денег из-за того, что они не верили в необходимость ограничивать убытки и позволять прибылям расти при малейшей возможности. ТЪ, кто потерял много денег, отлично знают эту простую истину, но, когда им самим выпадал шанс получить прибыль, они его упускали. Оказавшись в убытке, они чаще всего были уверены, что рынок скоро развернется в их сторону. И лучше верить именно этому, если нет какой-либо иной возможности. Сегодня мы имеем "нечеткую логику" и "искусственный интеллект", теории хаоса, случайных структур и, Бог знает, сколько еще других инструментов, которые, как мы полагаем, могут прогнозировать поведение рынков. И если какой-либо новый метод показывает хорошие результаты, его автор заявляет "Смотрите, я же говорил, что это будет работать". Но, если метод эффективен, это означает, что он хорошо блокирует убытки и дает возможность прибыли вырасти. Я считаю, теоретики рынка сами себя убеждают, что их образование и навыки стоят большего, чем простое эмпирическое правило. Хотя, возможно, в своих сложных логических построениях они тоже правы. Тем не менее общее правило успешной торговли очень простое ограничивать потери и обеспечивать рост прибыли. Вот самая надежная логика.  [c.183]

Нейронные сети и нечеткая логика  [c.207]

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]

Элементы нечеткой логики  [c.209]

Центральным понятием нечеткой логики является понятие лингвистической переменной. Согласно Лотфи Заде лингвистической называется переменная, значениями которой являются снова или предложения естественного или искусственного языка. Примером лингвистической переменной является, например падение производства если она принимает не числовые а лингвистические значения, такие как например, незначительное заметное, существенное, и катастрофическое. Очевидно что лингвистические значения нечетко характеризуют имеющуюся ситуацию. Например, падение производства на 3% можно рассматривать и как в какой-то мере незначительное, и как в какой-то мере заметное. Интуитивно ясно, что мера того, что данное падение является катастрофическим должна быть весьма мала.  [c.209]

Получим приоритеты объектов методом ПР на базе нечеткой логики.  [c.79]

Использование нечеткой логики 1. Микроэкономический процесс инвестиций [55].  [c.93]

Использование нечеткой логики 1. Всесторонний анализ деятельности предприятия составление бюджета, оценка состояния и т.п. [55].  [c.93]

Использование нечеткой логики 1. Диалоговые системы медицинской диагностики [69]. 2. Принятие решений при оценке функционального состояния человека.  [c.93]

МАИ и методом принятия решений на базе нечеткой логики. В методах при-  [c.102]

Таким образом, в методы принятия решения на базе нечеткой логики в  [c.109]

В данном случае весьма желательно получить ответ не только на вопрос Данный объект ИС соответствует или нет предъявляемым к нему требованиям , по и на вопрос Насколько данный объект ИС соответствует предъявляемым к нему требованиям Последний вопрос уже требует неоднозначных ответов да или нет (в математическом анализе такие ответы находятся в рамках двухзначной логики, или Булевой логики). Ответ на поставленный вопрос было бы правильнее получить в оценке так называемой многозначной логики, г.е. лучше в 3 раза , хуже на 40% . Подобные оценки находятся в рамках нечеткой логики, или логики Заде, по имени ее основателя — профессора Лотфи А. Заде. В экономической или математической литературе встречаются также оценки в соответствии с логикой антонимов, являющейся развитием нечеткой логики Заде. Логика антонимов была создана в Санкт-Петербургском государственном политехническом университете.  [c.63]

Ермилин Н.А. Моделирование месторождений углеводородов методами нечеткой логики.- М. Наука, 1994.-462 с., ил.  [c.287]

Ввод данных в систему, подготовка данных, создание файлов для тренировки и тестирования можно считать самостоятельным третьим этапом. Основной целью работы на этом этапе является формирование необходимого набора ситуаций, с которыми придется работать аналитику, а затем распределение исходных данных по этим ситуациям. При этом нейросетевая технология автоматически реализует задачу классификации, в основе которой лежит нечеткая логика (fuzzy logi ). В качестве входных параметров могут быть использованы искусственно созданные характеристики системы, в частности для фондового рынка это могут быть различные индикаторы технического анализа.  [c.229]

Блок логических выводов адаптирован к работе с неточными данными, для чего используются нечеткая логика, коэффициенты уверенности, бейсовская логика, меры доверия и другие.  [c.121]

AIQ Trading Expert (AIQ). Инструмент технического анализа с применением последних достижений современной математики (генетика, нечеткая логика,...). Имеет в Барометр индикаторов , что позволяет оценивать качество сигналов на всем множестве технических индикаторов как в количественном (абсолютном), так и в качественном (относительном) измерителе. Барометр выделяет рейтингом и цветом те индикаторы, которые лучшим образом на текущий момент описывают состояние анализируемого рынка. Инструмент для настоящих профессионалов.  [c.144]

Fuzi al (FuzeWare). Первая электронная таблица на основе нечеткой логики, позволяет быстро проводить вычисления как с нечеткими данными, так и с точными числовыми значениями.  [c.151]

Системы нечеткой логики (fuzzy logi s systems) могут оперировать с неточной качественной информацией и объяснять принятые решения, но не способны автоматически усваивать правила их вывода. Вследствие этого, весьма желательна их кооперация с другими системами обработки информации для преодоления этого недостатка. Подобные системы сейчас активно используются в различных областях, таких как контроль технологических процессов, конструирование, финансовые операции, оценка кредитоспособности, медицинская диагностика и др. Нейронные сети используются здесь для настройки функций принадлежности нечетких систем принятия решений. Такая их способность особенно важна при решении экономических и финансовых задач, поскольку вследствие их динамической природы функции принадлежности неизбежно должны адаптироваться к изменяющимся условиям.  [c.207]