Нейросети и нечеткая логика

Нечеткая логика

"Теория нечетких множеств" была разработана Л. Заде в середине 60-х гг. XX в. После этого было предложено еще несколько теорий. В настоящее время эта область продолжает развиваться.

Идея теории заключается в том, что многие на сложные вопросы дают простые ответы. Это значит, что человеку легче облекать величины и понятия реального мира в обычную числовую форму и описывать взаимоотношения между ними однозначными функциями. При этом в развитии любого процесса всегда имеется только одна возможность. То есть все величины имеют детерминированный характер.

 Теория нечеткой логики говорит о том, что операции можно производить подобно

обычным числам с распределениями нечеткости.

Нейросети

Сегодня все больше участников финансового рынка используют нейросети в своей повседневной деятельности. "Нейросеть" – это многослойная сетевая структура однотипных элементов - нейронов, которые соединены между собой и сгруппированы в слои (многослойные нейросети).

Действие системы выглядит следующим образом:

– входная информация (многомерный информационный поток) подается на нейроны так называемого входного слоя;

– выходная информация снимается с выходного слоя нейросети.

При прохождении по сети мощность входных сигналов усиливается или ослабляется сетью, что определяется межнейронными связями.

Прежде чем использовать нейросеть на практике, необходимо оптимизировать ее с помощью коррекции весов межнейронных связей по известным входным параметрам и результатам. Нейросеть настраивают таким образом, чтобы получить ответ, максимально близкий к верному.

Следует отметить, что проблему оценки постоянно изменяющихся внешних условий и, соответственно, степени влияния на рынок тех или иных параметров нейросеть решает благодаря самому принципу построения.