DỰ BÁO GIÁ CỔ PHIẾU.
Từ tập dữ liệu mẫu ta xây dựng được tập luật theo mô hình mờ Mamdani. Kiến trúc của hệ mờ xây dựng như sau:
X Y
………..
Hình 2.20: Kiến trúc mô hình mờ loại hai được sử dụng
Để đơn giản hóa cho quá trình tính toán, việc giảm loại cho mô hình mờ loại hai rời rạc được thực hiện ở bước đầu tiên của quá trình suy diễn bằng cách chọn ra một mô hình loại một nhúng phù hợp nhất trong bảng tra cứu m cho mỗi một dữ liệu học đầu vào sẽ được xây dựng ở phần sau. Trong đó cấu trúc của mỗi một mô hình nhúng loại một từ 1 đến N như sau:
..………
Use Discrete Type 2 Fuzzy Sets
X A
………
Embedded Type 1 FLS #1
Embedded Type 1 FLS #2
Hình 2.21: Kiến trúc và nguyên tắc hoạt động của mô hình mờ nhúng
Với :
x: Véc tơ đầu vào n chiều của hệ thống, x ∈ Rn. yo: Giá trị ra của hệ thống.
A: Tập mờ n chiều mờ hóa của véc tơ x. Bj: Tập mờ kết quả cho luật Rj.
2.7 KẾT LUẬN
Ở chương này đã trình bày chi tiết các khái niệm cơ bản về logic mờ như định nghĩa một tập mờ, hàm thuộc, như thế nào là một luật mờ và các bước xây dựng một hệ suy diễn mờ loại một và loại hai cũng như cấu trúc và hoạt động của mô hình mờ.
Đây là phần cơ sở lí thuyết cho phần triển khai thuật toán xây dựng các mô hình mờ loại một nhúng từ tập dữ liệu mẫu cho bài toán dự đoán giá cổ phiếu của thị trường chứng khoán trong chương tiếp theo.
If x1 is A1 then y1 is B2 If xk is Ak then yk is Bk If x1 is A1 then y1 is B1 ∑ B Giải mờ yo
CHƯƠNG III: XÂY DỰNG MÔ HÌNH MỜ.