1. Introducere
Această lucrarea intitulată „Aplicarea unei reţele neuro-fuzzy pentru echilibrarea portofoliului de investiţii” îşi propune să prezinte rezultate experimentate ale unui sistem neuro-fuzzy numit GenSoFNN – ca un instrument pentru echilibrarea portofoliului de investiţii. Lucrarea este structurată astfel:
Prima parte reprezintă introducerea în care este prezentată structura lucrării şi o descriere a fiecărei părţi, precum şi tema principala a acestui proiect.
Partea a doua, Concepte de bază ale tehnologiilor inteligente în care sunt descrise trăsăturile inteligenţei artificială(IA) şi cele computaţionale, detaliind teoria mulţimilor fuzzy, reţele neuronale, caracteristicile sistemelor neuronale artificiale şi sisteme neuro-fuzzy care se grupează în patru mari categorii: modele neuronale bazate pe sisteme fuzzy, procedura de antrenare a unei reţele neuronale bazată pe sisteme fuzzy, sisteme fuzzy completate cu reţele neuronale, adaptarea sistemelor fuzzy bazată pe folosirea reţelelor neuronale.
Studiu de caz, care reprezintă partea a treia, este organizat după cum urmează: secţiunea 1 conţine revizuiri legate de activităţile asociate cu privire la problema portofoliului de selecţie. Secţiunea 2 prezintă reţeaua hibridă neuro-fuzzy, GenSoFNN şi meritele sale în comparaţie cu alte reţele similare. Secţiunea 3 prezintă algoritmul regresiei ponderate la nivel local (cunoscut ca loess), şi a utilităţii sale de echilibrare a stocurilor. În secţiunea 4 este prezentat sistemul de echilibrare bazat pe portofoliul GenSoFNN, modul său dual de predicţie pentru generarea semnalelor tranzacţionare şi discuţii privind formarea şi procedura de validare. Secţiunea 5 va începe discuţia privind rezultatele experimentului.
2. Concepte de bază ale tehnologiilor inteligente
Inteligenţa Artificială (IA) reprezintă un domeniu al ştiinţei calculatoarelor care s-a constituit în scopul emulării comportamentului inteligent la maşini. Construirea ca domeniu ştiinţific autonom, cu obiect de studiu propriu, cu metode şi tehnici de lucru specifice s-a realizat la începutul anilor '50 ca urmare a maturizării cercetărilor proprii.
Scopul ideal al IA este acela de a construi programe care sunt capabile de acţiuni raţionale, iar raţional înseamnă conform definiţiei: un agent care comportă într-o manieră care este optimă în ceea ce priveşte scopul propus. Elementul central al prelucrării inteligente îl constituie raţionamentul artificial, capabil să imite raţionamentul uman. O cursă extrem de susţinută atât pe plan teoretic, cât şi în planul realizărilor tehnice a început în anii '50, marcaţi de primele programe de şah, iar în 1955 Alan Newell, J.C. Shaw şi H.A. Simon proiectează programul de logică matematică "The Logic Theorist" - program pentru demonstrarea teoremelor, prin care s-a realizat saltul de la programe la algoritmice la cele euristice. în anii '60 metodele generale de problem-solving, suplimentate cu euristica specifică de domeniu, au fost aplicate la o mare varietate de probleme. IA se separa treptat în arii de aplicaţii ale înţelegerii şi generării limbajului, domeniul jocurilor, demonstrarea teoremelor, robotica, grafica. Accentul se pune pe performanţă, computerul reacţionează din ce în ce mai inteligent. După 1970 se constată noi realizări majore în domeniul IA: în utilizarea sistemelor expert, precum şi în dezvoltarea unor limbaje mai apropiate de necesităţile IA. în anii '80 se definitivează imaginea unor domenii de aplicaţii IA. O a doua faţetă a acestui domeniu o reprezintă utilizarea limbajelor naturale pentru comunicarea cu computerul. Prima utilizare a limbii engleze ca interfaţă de comunicare este menţionată în 1958 (McCarthy, 1958), dar se pare că programul ELIZA (Weizenbaum J., 1966) este primul care poate purta o conversaţie. Astăzi aşteptăm generaţia a 5-a, computere care vor reacţiona la instrucţiunile pe care le vom exprima verbal într-un limbaj natural.
2.1 Inteligenţă computaţională
Inteligenţă computaţională este studiul unor mecanisme adaptabile pentru a permite sau a facilita comportamentul inteligent în medii complexe şi în schimbare. Ca atare, inteligenţa computaţională combină reţelele neuronale artificiale, de calcul evolutiv, cunoştinţele şi sisteme fuzzy.
Inteligenţa computaţională combină învăţarea, adaptarea, evoluţia şi logica fuzzy pentru a crea programe care sunt inteligente. Cercetarea inteligenţei computaţionale nu respinge metodele statistice, dar adesea dau o vedere complementară(ca în cazul cu sisteme fuzzy). Reţele neuronale artificiale sunt o ramură a inteligenţei computaţionale care este apropiată de învăţarea maşinilor.
Pentru a descărca acest document,
trebuie să te autentifici in contul tău.
