Buzz
Mytour / Theresa Chiechi
Lý thuyết Mờ là gì?
Lý thuyết mờ là một phương pháp xử lý biến cho phép nhiều giá trị chân lý có thể được xử lý qua cùng một biến. Lý thuyết mờ cố gắng giải quyết các vấn đề với phổ dữ liệu mở và không chính xác, cùng với các phương pháp kinh nghiệm, giúp có thể đạt được một loạt các kết luận chính xác.
Lý thuyết mờ được thiết kế để giải quyết vấn đề bằng cách xem xét tất cả các thông tin có sẵn và đưa ra quyết định tốt nhất có thể dựa trên đầu vào.
Điểm chính
- Lý thuyết mờ là một phương pháp kinh nghiệm cho phép xử lý cây quyết định tiên tiến hơn và tích hợp tốt hơn với lập trình dựa trên quy tắc.
- Lý thuyết mờ là sự tổng quát hóa từ logic tiêu chuẩn, trong đó tất cả các phát biểu đều có giá trị chân lý là một hoặc không. Trong lý thuyết mờ, các phát biểu có thể có giá trị chân lý một phần, chẳng hạn như 0.9 hoặc 0.5.
- Về lý thuyết, điều này cho phương pháp này cơ hội để bắt chước các tình huống thực tế, nơi các phát biểu về chân lý tuyệt đối hoặc sai lầm là hiếm.
- Các nhà phân tích định lượng có thể sử dụng lý thuyết mờ để cải thiện việc thực hiện các thuật toán của họ.
- Do có sự tương đồng với ngôn ngữ thông thường, các thuật toán mờ tương đối đơn giản để mã hóa, nhưng chúng có thể yêu cầu xác minh và kiểm tra kỹ lưỡng.
Hiểu về Lý thuyết Mờ
Lý thuyết mờ xuất phát từ nghiên cứu toán học về logic đa giá trị. Trong khi logic thông thường xử lý các phát biểu về chân lý tuyệt đối (chẳng hạn như, 'Đối tượng này có màu xanh không?'), lý thuyết mờ xử lý các tập hợp với các định nghĩa chủ quan hoặc tương đối, chẳng hạn như 'cao,' 'lớn,' hoặc 'đẹp.' Điều này cố gắng bắt chước cách con người phân tích vấn đề và đưa ra quyết định, bằng cách dựa vào các giá trị mơ hồ hoặc không chính xác thay vì chân lý hoặc sai lầm tuyệt đối.
Trong thực tế, các cấu trúc này cho phép các giá trị một phần của điều kiện 'đúng'. Thay vì yêu cầu tất cả các phát biểu phải hoàn toàn đúng hoặc hoàn toàn sai như trong logic cổ điển, các giá trị chân lý trong lý thuyết mờ có thể là bất kỳ giá trị nào giữa không và một. Điều này tạo cơ hội cho các thuật toán đưa ra quyết định dựa trên các dải dữ liệu thay vì một điểm dữ liệu riêng lẻ.
Ngày nay, lý thuyết mờ được sử dụng trong nhiều ứng dụng khác nhau bao gồm: kỹ thuật hàng không vũ trụ, kiểm soát giao thông ô tô, ra quyết định kinh doanh, quy trình công nghiệp, trí tuệ nhân tạo và học máy.
Trong logic tiêu chuẩn, mỗi phát biểu phải có một giá trị tuyệt đối: đúng hoặc sai. Trong logic mờ, các giá trị chân lý được thay thế bằng các mức độ 'thành viên' từ 0 đến 1, trong đó 1 là hoàn toàn đúng và 0 là hoàn toàn sai.
Lịch sử của Lý thuyết Mờ
Lý thuyết mờ lần đầu tiên được đề xuất bởi Lotfi Zadeh trong một bài báo năm 1965 cho tạp chí Information and Control. Trong bài báo của mình, có tiêu đề 'Fuzzy Sets,' Zadeh cố gắng phản ánh loại dữ liệu được sử dụng trong xử lý thông tin và đưa ra các quy tắc logic cơ bản cho loại tập hợp này.
'Phần lớn các đối tượng gặp phải trong thế giới vật lý thực tế không có tiêu chí thành viên được xác định rõ ràng,' Zadeh giải thích. 'Tuy nhiên, thực tế là những 'lớp' không được xác định rõ ràng này đóng vai trò quan trọng trong tư duy của con người, đặc biệt trong các lĩnh vực nhận dạng mẫu, truyền thông thông tin và trừu tượng hóa.'
Kể từ đó, lý thuyết mờ đã được áp dụng thành công trong các hệ thống điều khiển máy móc, xử lý hình ảnh, trí tuệ nhân tạo và các lĩnh vực khác dựa vào các tín hiệu có cách diễn giải mơ hồ.
Lý thuyết Mờ và Cây Quyết Định
Lý thuyết mờ theo nghĩa cơ bản nhất được phát triển thông qua phân tích loại cây quyết định. Vì vậy, trên quy mô rộng hơn, nó hình thành nền tảng cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo được lập trình thông qua suy luận dựa trên quy tắc.
Nói chung, thuật ngữ 'mờ' đề cập đến số lượng lớn các kịch bản có thể được phát triển trong một hệ thống giống như cây quyết định. Phát triển các giao thức lý thuyết mờ có thể yêu cầu tích hợp lập trình dựa trên quy tắc. Những quy tắc lập trình này có thể được gọi là tập hợp mờ vì chúng được phát triển theo sự tùy ý của các mô hình toàn diện.
Các tập hợp mờ cũng có thể phức tạp hơn. Trong các phép tương tự lập trình phức tạp hơn, các lập trình viên có thể mở rộng các quy tắc được sử dụng để xác định việc bao gồm và loại trừ các biến. Điều này có thể dẫn đến một phạm vi lựa chọn rộng hơn với lý luận dựa trên quy tắc ít chính xác hơn.
Lý thuyết mờ có thể được sử dụng trong phần mềm giao dịch, nơi nó được dùng để phân tích dữ liệu thị trường nhằm tìm tín hiệu mua và bán.
Ngữ nghĩa Mờ trong Trí tuệ Nhân tạo
Khái niệm về lý thuyết mờ và ngữ nghĩa mờ là một thành phần trung tâm trong lập trình các giải pháp trí tuệ nhân tạo. Các giải pháp và công cụ trí tuệ nhân tạo tiếp tục mở rộng trong nền kinh tế trên nhiều lĩnh vực khi các khả năng lập trình từ lý thuyết mờ cũng mở rộng.
IBM Watson là một trong những hệ thống trí tuệ nhân tạo nổi tiếng nhất sử dụng các biến thể của lý thuyết mờ và ngữ nghĩa mờ. Cụ thể trong dịch vụ tài chính, lý thuyết mờ đang được sử dụng trong học máy và các hệ thống công nghệ hỗ trợ kết quả của trí tuệ đầu tư.
Trong một số mô hình giao dịch tiên tiến, sự tích hợp của toán học logic mờ cũng có thể được sử dụng để giúp các nhà phân tích tạo ra tín hiệu mua và bán tự động. Những hệ thống này giúp các nhà đầu tư phản ứng với một loạt các biến đổi thị trường ảnh hưởng đến khoản đầu tư của họ.
Các Ví dụ về Lý thuyết Mờ
Trong các mô hình giao dịch phần mềm tiên tiến, các hệ thống có thể sử dụng các tập hợp mờ có thể lập trình để phân tích hàng ngàn chứng khoán trong thời gian thực và cung cấp cho nhà đầu tư cơ hội tốt nhất hiện có. Lý thuyết mờ thường được sử dụng khi một nhà giao dịch tìm cách sử dụng nhiều yếu tố để cân nhắc. Điều này có thể dẫn đến một phân tích hẹp hơn cho các quyết định giao dịch. Các nhà giao dịch cũng có thể lập trình nhiều quy tắc khác nhau để thực hiện giao dịch. Hai ví dụ bao gồm:
- Quy tắc 1: Nếu đường trung bình động thấp và Chỉ số Sức mạnh Tương đối (RSI) thấp, thì bán.
- Quy tắc 2: Nếu đường trung bình động cao và Chỉ số Sức mạnh Tương đối (RSI) cao, thì mua.
Lý thuyết mờ cho phép một nhà giao dịch lập trình các suy luận chủ quan của riêng họ về mức thấp và cao trong các ví dụ cơ bản này để đưa ra các tín hiệu giao dịch tự động của riêng họ.
Ưu điểm và Nhược điểm của Lý thuyết Mờ
Lý thuyết mờ thường được sử dụng trong các bộ điều khiển máy và trí tuệ nhân tạo và cũng có thể áp dụng vào phần mềm giao dịch. Mặc dù nó có rất nhiều ứng dụng, nhưng cũng có những hạn chế đáng kể.
Do lý thuyết mờ mô phỏng quyết định của con người, nó hữu ích nhất để mô hình hóa các vấn đề phức tạp có đầu vào mơ hồ hoặc biến dạng. Nhờ vào sự tương đồng với ngôn ngữ tự nhiên, các thuật toán lý thuyết mờ dễ lập trình hơn so với lập trình logic tiêu chuẩn và yêu cầu ít hơn các hướng dẫn, do đó tiết kiệm nhu cầu lưu trữ bộ nhớ.
Những lợi thế này cũng đi kèm với những hạn chế, do tính không chính xác của lý thuyết mờ. Vì các hệ thống được thiết kế cho dữ liệu và đầu vào không chính xác, chúng phải được kiểm tra và xác nhận để ngăn ngừa kết quả không chính xác.
Ưu điểm và Nhược điểm của Lý thuyết Mờ
Lý thuyết mờ có khả năng phản ánh các vấn đề thực tế hơn logic cổ điển.
Các thuật toán lý thuyết mờ yêu cầu cấu hình phần cứng thấp hơn logic Boolean cổ điển.
Các thuật toán mờ có thể sản xuất kết quả chính xác với dữ liệu không chính xác hoặc mơ hồ.
Các thuật toán mờ đòi hỏi phải được xác nhận và xác minh rộng rãi.
Hệ thống điều khiển mờ phụ thuộc vào chuyên môn và kiến thức của con người.
Lý thuyết Mờ trong Khai thác Dữ liệu là gì?
Khai thác dữ liệu là quá trình xác định các mối quan hệ quan trọng trong các bộ dữ liệu lớn, lĩnh vực này chồng lấn với thống kê, học máy và khoa học máy tính. Lý thuyết mờ là một bộ luật có thể được sử dụng để đưa ra các kết luận logic từ các tập hợp mờ của dữ liệu. Vì khai thác dữ liệu thường được áp dụng vào các đo lường mơ hồ, lý thuyết mờ là một cách hữu ích để xác định mối quan hệ liên quan từ loại dữ liệu này.
Lý thuyết Mờ có giống với Học Máy không?
Logic mờ thường được nhóm hợp với học máy, nhưng chúng không phải là cùng một thứ. Học máy ám chỉ các hệ thống tính toán mô phỏng nhận thức con người, bằng cách điều chỉnh thuật toán lặp đi lặp lại để giải quyết các vấn đề phức tạp. Logic mờ là một tập hợp các quy tắc và hàm có thể hoạt động trên các bộ dữ liệu mập mờ, nhưng các thuật toán vẫn cần được lập trình bởi con người. Cả hai lĩnh vực đều có ứng dụng trong trí tuệ nhân tạo và giải quyết vấn đề phức tạp.
Sự Khác Biệt Giữa Logic Mờ và Mạng Nơ-ron
Mạng nơ-ron nhân tạo là một hệ thống tính toán được thiết kế để bắt chước các quy trình giải quyết vấn đề của một hệ thống thần kinh giống con người. Điều này khác với logic mờ, một tập hợp các quy tắc được thiết kế để đưa ra kết luận từ dữ liệu mập mờ. Cả hai đều có ứng dụng trong khoa học máy tính, nhưng là các lĩnh vực khác nhau.
Các Thành Phần Của Logic Mờ Là Gì?
Logic mờ thường được mô tả có bốn thành phần:
- Mờ hóa. Quá trình chuyển đổi các giá trị đầu vào cụ thể thành một mức độ hội viên của các tập mờ dựa trên độ phù hợp của chúng.
- Quy tắc mờ / cơ sở tri thức. Đây là các quy tắc Nếu-Thì để theo dõi, thường được suy ra từ ý kiến chuyên gia hoặc thông qua các phương pháp định lượng hơn.
- Phương pháp suy diễn. Cách thu được kết luận mờ cuối cùng, theo mức độ hội viên của biến đầu vào vào các tập mờ và các quy tắc mờ chi tiết.
- Đánh mờ. Quá trình chuyển đổi các kết luận mờ thành các giá trị đầu ra chi tiết.
Điểm quan trọng
Logic mờ là một mở rộng của logic cổ điển tích hợp những không chắc chắn có vai trò trong quyết định của con người. Nó thường được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp, nơi các tham số có thể không rõ ràng hoặc mập mờ. Logic mờ cũng được sử dụng trong phần mềm đầu tư, nơi nó có thể được sử dụng để giải thích các tín hiệu giao dịch mơ hồ hoặc không rõ ràng.
