"Мягкие" вычисления. Нейронные сети и нечеткая логика
Страница 2

Еще один метод - нечеткая логика, моделирующая процессы мышления. В отличие от бинарной логики, требующей точных и однозначных формулировок, нечеткая предлагает иной уровень мышления. Например, формализация утверждения "продажи в прошлом месяце были низкими" в рамках традиционной двоичной или "булевой" логики требует однозначного разграничения понятий "низкие" (0) и "высокие" (1) продажи.

Например, продажи равные или большие 1 миллиона шекелей - высокие, меньше - низкие.

Возникает вопрос: почему продажи на уровне 999 999 шекелей уже считаются низкими? Очевидно, что это не совсем корректное утверждение. Нечеткая логика оперирует более мягкими понятиями. Например, продажи на уровне 900 тыс. шекелей будут считаться высокими с рангом 0,9 и низкими с рангом 0,1.

В нечеткой логике задачи формулируются в терминах правил, состоящих из совокупностей условий и результатов. Примеры простейших правил: "Если клиентам дали скромный срок кредита, то продажи будут так себе", "Если клиентам предложили приличную скидку, то продажи будут неплохими".

После постановки задачи в терминах правил четкие значения условий (срок кредита в днях и размер скидки в процентах) преобразуются в нечеткую форму (большой, маленький и т. д.). Затем производится их обработка с помощью логических операций и обратное преобразование к числовым переменным (прогнозируемый уровень продаж в единицах продукции).

По сравнению с вероятностными методами нечеткие позволяют резко сократить объем производимых вычислений, но обычно не повышают их точность. Среди недостатков таких систем можно отметить отсутствие стандартной методики конструирования, невозможность математического анализа традиционными методами. Кроме того, в классических нечетких системах рост числа входных величин приводит к экспоненциальному росту числа правил. Для преодоления этих и других недостатков, так же как и в случае нейронных сетей, существует множество модификаций нечетко-логических систем.

В рамках методов "мягких" вычислений можно выделить так называемые гибридные алгоритмы, включающие в себя несколько разных составляющих. Например, нечетко-логические сети, или уже упоминавшиеся нейронные сети с генетическим обучением.

В гибридных алгоритмах, как правило, имеет место синергетический эффект, при котором недостатки одного метода компенсируются достоинствами других, и итоговая система показывает результат, недоступный ни одному из компонентов по отдельности.

Любой процесс прогнозирования, как правило, строится в следующей последовательности:

1. Формулировка проблемы.

2. Сбор информации и выбор метода прогнозирования.

3. Применение метода и оценка полученного прогноза.

4. Использование прогноза для принятия решения.

5. Анализ "прогноз-факт".

Все начинается с корректной формулировки проблемы. В зависимости от нее задача прогнозирования может быть сведена, например, к задаче оптимизации. Для краткосрочного планирования производства не так важно, каким будет объем продаж в ближайшие дни. Важнее максимально эффективно распределить объемы производства продукции по имеющимся мощностям.

Краеугольным ограничением при выборе метода прогнозирования будет исходная информация: ее тип, доступность, возможность обработки, однородность, формализуемость, объем. Например, при прогнозировании темпов научно-технического прогресса в случае масштабного контакта и сотрудничества с внеземной цивилизацией применение фактографических методов вряд ли будет возможным. Для таких прогнозов необходимо использовать методы моделирования, экспертные, сценарные. С другой стороны, для прогнозирования объемов продаж туалетной бумаги с приемлемой точностью достаточно простой экстраполяции тренда.

Страницы: 1 2 3

Новое на сайте

Банковские услуги

В настоящее время коммерческие банки борются за качество предоставляемых услуг клиентам. Именно повышение качества обслуживания при осуществлении операций в течение одного операционного дня является одним из главных критериев выбора банка частным лицом.