Технология баз информации. Информационное обеспечение процессов управления в экономике
7.5.5. Нечёткие множества в моделях баз знаний
В процессе создания моделей баз знаний специалисты сталкиваются с проблемой отражения и использования нечеткой, то есть неопределенной информации.
Представление таких знаний "как высокий человек", "добросовестный поставщик", "надежный партнёр" и т.д., потребовали нового взгляда на методы их формализации.
Задачи, решаемые человеком, в большинстве случаев опираются именно на нечёткие, размытые и неопределённые знания о процессах или событиях. Знания человека в большинстве случаев нечёткие. Он оперирует такими понятиями как высокий, низкий, горячее, холодное, бедный, богатый и т.д. в повседневной производственной практике и быту.
Лотфи Заде в 1965 г. расширил классическое понятие множества, допустив, что характеристическая функция (функция принадлежности элемента множеству) может принимать любые значения в интервале [0,1], а не только значения 0 или 1.
В основе данной теории лежит понятие функции принадлежности, которая указывает степень принадлежности какого-либо элемента некоторому множеству элементов.
Данная функция является субъективной и строится на основании знаний, опыта или ощущений некоторого субъекта к какому-либо объекту, процессу, явлению и т.д.
Степень принадлежности элементов множества Е множеству А можно однозначно представить как:

На рис.7.22 иллюстрируется чёткая (однозначная) принадлежность элементов одного множества другому.
Но принадлежность элементов может характеризоваться и приблизительно, например:
- более или менее принадлежит;
- скорее принадлежит;
- возможно, принадлежит и т.д.
Функция принадлежности нечёткого множества — обобщение индикаторной функции классического множества. В нечёткой логике она представляет степень принадлежности каждого члена к данному нечёткому множеству. Степени принадлежности часто смешивают с вероятностями, хотя они принципиально отличны.
Для нашего случая функция принадлежности, записывается следующим образом:


Если функцию принадлежности применить для чётких множеств, то можно получить следующее:

Как правило, функции принадлежности иллюстрируются графически.
На рис.7.23 представлено субъективное понимание понятия "низкие процентные ставки".
Для того чтобы функцию принадлежности можно было использовать в практических расчётах, вводятся операции пересечения и объединения нечётких множеств.
Операция пересечения нечётких множеств соответствует нахождению минимума значений их функций принадлежности:

Операция объединения соответствует максимуму значений их функций принадлежности, то есть:

В ходе управления финансами очень часто возникает задача борьбы с неопределённостью, сопровождающей финансовые решения. Неопределённость эта двоякая:
- текущее состояние финансовой системы не может быть распознано с необходимой точностью;
- будущие показатели финансовой системы и её внешнего окружения неизвестны вполне точно.
Нечёткие множества в этом смысле могут выступать как инструмент моделирования неопределённости, который базируется на известной мыслительной способности человека оперировать качественными категории и оформлять свои логические выводы также в качественной форме.
Если качество некоторого объекта может быть выражено некоторой иерархией количественных и/или качественных признаков, причём известно, как одни факторы доминируют над другими в пределах одного уровня иерархии, то оказывается возможным оценить комплексное качество объекта на основе того же для отдельных свойств иерархии.
Оценка качества — это квалиметрия. Характерные задачи квалиметрии в финансовом менеджменте: оценка риска банкротства предприятия, оценка надежности акций и облигаций, выбор управляющей компании, оценка перспективности приобретения недвижимости, стоимостная оценка банковских залогов и т. д.
Если речь идёт об операциях с будущими значениями финансовых факторов, то удобно моделировать эти факторы как нечёткие числа и функции. Тогда можно получить итоговые результаты моделирования в таком же виде — и оценить риск того, что эти финансовые результаты окажутся ниже предустановленных нормативов.
Характерные приложения теории нечётких множеств к финансовому менеджменту следующие:
- Анализ риска банкротства предприятия.
- Оценка риска инвестиционного проекта.
- Построение оптимального портфеля ценных бумаг и бизнесов.
- Оценка справедливой стоимости объектов (в том числе объектов недвижимости).
- Оценка инвестиционной привлекательности акций и облигаций.
- Анализ необходимости и обоснованности IT-решений.