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MetaQuotes Software Corp. 2015.10.01 11:46 

新文章 模糊逻辑介绍已发布:

模糊逻辑扩展了我们的数理逻辑和集合论的界限。本文揭示了模糊逻辑的基本原理, 同时描述使用马丹尼型和关野型的两种推理系统。提供的例程将描述如何使用 MQL5 版本的模糊库来实现这两种类型的系统。

模糊集合 模糊逻辑 的数学原理其本身可追逆到 1965 年。它的发现之父是来自伯克利大学分校的卢特菲·扎德教授, 他首先于信息与控制学报上发表的文章里介绍了 "模糊集合" 这些概念。对于精确科学, 比如数学, 这种工具可引入模糊概念, 任何人都可使用, 并在 软计算 的基础上奠定了解决问题的基本新方法。所有这些创新, 利用得当时, 可极大地促进解决各类问题的过程, 建立专家系统以及建立神经网络。

然而, 模糊逻辑的实际应用不只于此, 实际上, 这种数学工具已演变为主要用于 自动化控制理论。这可以进一步联系到另一个新概念的出现 — 模糊模型, 其是 数学模型 的一个特例。

例如:

让 我们来定义一个语义变量, 称为 "年龄"。通过定义, "年龄" 是一个周期, 是人类、动物、植物成长并向前进化的一个步骤。这个变量的最小数值是 0, 即意味着某个人甚至连一岁都没有。作为最大值, 设为 80。根据人的年龄, 我们可以给他了如下评价: "新生", "青年", "中年", "老年", "暮年" 等等。这份清单可以容纳相当多的项目。这将是我们的语义变量特征集合, 而它的元素将是特征。

一下图例显示一个模糊变量 "年龄" 的例子, 其中只设置了三个特征集合: "青年", "中年", "老年"。每个特征均有自己的隶属函数。

模糊集合 "年龄"

作者:MetaQuotes Software Corp.

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