Logica fuzzy: differenze tra le versioni
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La logica fuzzy ha trovato applicazione anche in campo finanziario. Il primo sistema per le compravendite azionarie a logica sfumata è stato lo Yamaichi Fuzzy Fund, usato in sessantacinque aziende, e tratta la maggioranza dei titoli quotati dell'indice [[Nikkei 225|Nikkei]] Dow, e consiste approssimativamente in ottocento regole, determinate con cadenza mensile da un gruppo di esperti e, se necessario, modificate da esperti analisti finanziari. Il sistema è stato testato per due anni e il suo rendimento ha superato l'indice Nikkei Average di oltre il 20%. Durante il periodo di prova il sistema consigliò "''sell''", ossia "vendere", ben diciotto giorni prima del [[Lunedì nero del 1987|Lunedì Nero]] (19 ottobre [[1987]]): nel corso di quel solo giorno l'indice [[Dow Jones]] Industrial Average diminuì del 23%. Il sistema divenne operativo nel [[1988]].
Il primo chip [[Very large scale integration|VLSI]] (Very Large Scale Integration) dedicato alla computazione d'inferenze fuzzy fu sviluppato da Masaki Togai e H. Watanabe nel [[1986]]: chip di tal genere sono in grado di migliorare le prestazioni dei sistemi fuzzy per tutte le applicazioni in tempo reale. Diverse imprese (per esempio, Togai Infralogic<ref>{{Cita testo|lingua=en
== Concetti fondamentali ==
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=== Applicazione a situazioni reali ===
{{Citazione|Finché le leggi della matematica si riferiscono alla realtà, non sono certe, e, finché sono certe, non si riferiscono alla realtà.|[[Albert Einstein]], da ''Sidelights on Relativity'', 1922<ref>{{en}}Per il testo completo si veda
Una semplice applicazione potrebbe essere la categorizzazione in sotto ranghi di una variabile continua.
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====Intelligenza artificiale====
L'[[intelligenza artificiale]] e la logica fuzzy, se analizzate, sono la stessa cosa: la logica sottostante alle [[Rete neurale|reti neurali]] è fuzzy. Una rete neurale prende una serie di input valutati, attribuisce loro pesi diversi in relazione agli altri e giunge a una decisione che normalmente ha anche un valore. In questo processo non c'è nulla di simile alle sequenze di decisioni o-o che caratterizzano la matematica non fuzzy, quasi tutta la programmazione dei computer e l'elettronica digitale. Negli anni '80, i ricercatori erano divisi sull'approccio più efficace all'apprendimento automatico: modelli di "buon senso" o reti neurali. Il primo approccio richiede alberi decisionali di grandi dimensioni e utilizza la logica binaria, adattandosi all'hardware su cui viene eseguito. I dispositivi fisici possono essere limitati alla logica binaria, ma l'intelligenza artificiale può utilizzare il software per i suoi calcoli. Le reti neurali adottano questo approccio, che si traduce in modelli più accurati di situazioni complesse. Le reti neurali hanno presto trovato posto in una moltitudine di dispositivi elettronici.<ref>{{
====Fuzzy Databases====
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Una volta definite le relazioni fuzzy, è possibile sviluppare [[database relazionali]] fuzzy. Il primo database relazionale fuzzy, FRDB, è apparso nella tesi di laurea di Maria Zemankova (1983). In seguito sono nati altri modelli come il modello Buckles-Petry, il modello Prade-Testemale, il modello Umano-Fukami o il modello GEFRED di J. M. Medina, M. A. Vila et al.
Sono stati definiti linguaggi di interrogazione fuzzy, come SQLf di P. Bosc et al. e FSQL di J. Galindo et al. Questi linguaggi definiscono alcune strutture per includere aspetti fuzzy nelle istruzioni [[Sql|SQL]], come condizioni fuzzy, comparatori fuzzy, costanti fuzzy, vincoli fuzzy, soglie fuzzy, etichette linguistiche ecc.<ref>{{
== Fuzzy e probabilità ==
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I valori fuzzy possono variare da 0 a 1 (come le probabilità) ma, diversamente da queste, descrivono eventi che si verificano ''in una certa misura'' mentre non si applicano a [[Evento (teoria della probabilità)|eventi]] casuali bivalenti (che si verificano oppure no, senza valori intermedi).
I rapporti tra logica sfumata e teoria della probabilità sono estremamente controversi {{
Gli studiosi di parte fuzzy, al contrario, hanno mostrato che anche la teoria probabilistica, nelle sue varie formulazioni (basate, secondo i casi, sugli [[assiomi di Kolmogorov]], su osservazioni concernenti la frequenza relativa d'accadimento di determinati eventi, oppure sulla concezione [[Inferenza bayesiana|bayesiana]] soggettivista, secondo cui la probabilità è la traduzione, in forma numerica, di uno stato di conoscenza contingente), è in definitiva una teoria del caso ancora saldamente ancorata a una ''[[weltanschauung]]'' dicotomica e bivalente.
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== Bibliografia ==
=== Testi divulgativi ===
* {{cita libro|cognome= Kosko|nome= Bart|wkautore= Bart Kosko|altri= Collana: ''Tascabili Baldini & Castoldi, I nani. Vita matematica''; trad. di Agostino Lupoli|titolo= Il fuzzy-pensiero. Teoria e applicazioni della logica fuzzy|edizione= 4ª ed.|anno= 2000|editore= Baldini & Castoldi|città= Milano|isbn= 88-8089-193-6|p= 365}}
* {{cita pubblicazione| cognome = Gerla| nome = Giangiacomo| anno = 1999| titolo = Logica fuzzy e paradossi| rivista = Lettera Matematica Pristem| numero = 32| pp = 31-39| issn = 1593-5884}}
=== Testi in lingua inglese ===
* {{cita libro|cognome= Cignoli|nome= Roberto Leonardo Oscar|coautori= Itala Maria Loffredo D'Ottaviano, Daniele Mundici|altri=Collana: ''Trends in Logic - Studia logica library''|titolo= Algebraic Foundations of Many-valued Reasoning|anno= 1999|editore= Kluwer Academic Publishers|città= [[Dordrecht]]|lingua= inglese|isbn= 0-7923-6009-5|p= 244}}
* {{cita libro|cognome= Hájek|nome= Petr|altri=Collana: ''Trends in logic, vol. 4''|titolo= Metamathematics of fuzzy logic|anno= 1998|editore= Kluwer Academic Publishers|città= [[Dordrecht]]|lingua= inglese|isbn= 0-7923-5238-6|p= 297}}
* {{cita libro|cognome= Klir|nome= George Jiri|coautori= Ute H. St. Clair, Bo Yuan|titolo= Set Theory Foundations and Applications|data= 27|anno= 1997|mese= aprile|editore= Prentice Hall PTR|città= Upper Saddle River (New Jersey)|lingua= inglese|isbn= 0-13-341058-7|p= 245}}
* {{cita libro|cognome= Klir|nome= George Jiri|coautori= Bo Yuan|altri=Sottotitolo: Theory and Applications|titolo= Fuzzy Sets and Fuzzy Logic|url= https://archive.org/details/fuzzysetsfuzzylo0000klir|anno= 1995|editore= Prentice Hall PTR|città= Upper Saddle River (New Jersey)|lingua= inglese|isbn= 0-13-101171-5|p= {{cita testo|url=https://archive.org/details/fuzzysetsfuzzylo0000klir/page/n592|titolo=592}}}}
* {{cita libro|cognome= Gerla|nome= Giangiacomo|altri= Collana: ''Trends in logic, vol. 11''|titolo= Fuzzy logic: mathematical tools for approximate reasoning|anno= 2001|editore= Kluwer Academic Publishers|città= [[Dordrecht]]|lingua= inglese|isbn= 0-7923-6941-6|p= 269}}
* {{cita libro|cognome= Zimmermann|nome= Hans-Jürgen|titolo= Fuzzy Set Theory and its Applications|anno= 2001|editore= Kluwer Academic Publishers|città= [[Dordrecht]]|lingua= inglese|isbn= 0-7923-7435-5|p= 514}}
* {{cita libro|cognome= Mendel|nome= Jerry M.|titolo= Uncertain Rule-Based Fuzzy Logic Systems: Introduction and New Directions|anno= 2000|editore= Prentice Hall (New Jersey)|città= Upper Saddle River|lingua= inglese|isbn= 0-13-040969-3|p= 576}}
* {{cita libro|cognome= Chen|nome= Guanrong|coautori= Trung Tat Pham|titolo= Introduction to Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Control Systems|anno= 2000|editore= CRC Press|città= Lincoln, United States|lingua= inglese|isbn= 0-8493-1658-8|p= 328}}
* {{cita libro|cognome= Russo|nome= Marco|coautori= Lakhmi C. Jain|titolo= Fuzzy Learning and Applications|anno= 2000|editore= CRC Press|città= Boca Raton, Florida|lingua= inglese|isbn= 0-8493-2269-3|p= 400}}
* {{cita libro|cognome= Ross|nome= Timothy J.|titolo= Fuzzy Logic with Engineering Applications|data= 2004-06-25|editore= John Wiley & Sons Ltd|città= [[Chichester]] (Regno Unito)|lingua= inglese|isbn= 0-470-86075-8|p= 628}}
=== Testi di valore storico ===
* {{cita pubblicazione| cognome = Zadeh| nome = Lotfi Asker| linkautore = Lotfi Zadeh| data =| anno = 1968| titolo = Fuzzy algorithms| rivista = Information and Control| numero = 5| pp = 94-102}}
* {{cita pubblicazione| cognome = Zadeh| nome = Lotfi Asker| linkautore = Lotfi Zadeh| data =| anno = 1965| titolo = Fuzzy Sets| rivista = Information and Control| numero = 8| pp = 338-353 <!-- Prima era 338353: non so se il mio aggiustamento è corretto -->}}
== Voci correlate ==
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* {{SEP|entries/logic-fuzzy/|Fuzzy logic|Petr Cintula, Christian G. Fermüller, Carles Noguera}}
* {{Treccani|fuzzy_(Enciclopedia-della-Scienza-e-della-Tecnica)|Fuzzy|autore=[[Settimo Termini]]}}
* {{cita web |
* {{cita web |
{{Controllo di autorità}}
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