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Criteri di cluster validity nella classificazione fuzzy di array di dati a due e tre vie

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Anteprima della tesi: Criteri di cluster validity nella classificazione fuzzy di array di dati a due e tre vie, Pagina 3
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Il primo prototipo di un’applicazione della logica fuzzy si ebbe nel 1974 ad opera di E. 
H. Mandani che sviluppò in Gran Bretagna il primo sistema di controllo di un 
generatore di vapore basato sulla logica fuzzy. Da allora gli studi degli impieghi della 
fuzziness si sono moltiplicati soprattutto in Giappone dove, probabilmente per ragioni 
economiche, le idee di Zadeh hanno incontrato meno resistenza. 
La più famosa applicazione fuzzy è stata la realizzazione, nel 1987 di un sistema 
automatizzato per il controllo operativo dei treni metropolitani della città di Sendai, 
dove accelerazioni e frenature sono ottenute in modo molto più morbido che se 
affidate all’intervento umano. 
La logica fuzzy mette in discussione e modifica il concetto di “ Logica Binaria”, secondo 
il quale i predicati possono assumere solo due stati (i.e vero e falso). Questa logica è alle 
basi del funzionamento dei calcolatori tuttavia essa può essere imprecisa e non aderente 
alla realtà che presenta molteplici sfaccettature. 
Attraverso l’approccio fuzzy è possibile:  
o trattare adeguatamente ogni tipo di informazione imperfetta; 
o descrivere le incertezze e la complessità di alcuni sistemi; 
o descrivere le ambiguità relative ad un fenomeno (economico, sociale, 
fisico,….); 
o catturare la vaghezza di termini linguistici in espressioni del linguaggio naturale. 
Dal punto di vista matematico, la vaghezza di un concetto viene formalizzata 
definendo le funzioni di appartenenza che esprimono una misura della similarità 
dell’oggetto considerato, ad una certa classe di riferimento. 
 
Se consideriamo, ad esempio, il mercato borsistico è evidente che i titoli con prezzo 
molto basso hanno un’elevata probabilità di essere venduti ricavandone scarso profitto, 
l’esatto contrario accade per i titoli con un prezzo molto elevato. Quindi per queste due 
categorie di titoli non esiste dubbio intorno alla loro funzione di appartenenza (avremo 
un valore della funzione di appartenenza prossimo allo zero nel primo caso , e prossimo 
ad uno nel secondo caso), mentre per i titoli quotati con un prezzo intermedio la 
funzione di appartenenza diventa più “vaga”. Nell’approccio fuzzy quest’inconveniente 
viene risolto definendo un’opportuna funzione di appartenenza che indica in che misura 
un titolo appartiene alla classe dei “titoli da vendere”. Per un titolo con prezzo 
intermedio, che a seconda delle circostanze può essere giudicato sia vendibile che 
acquistabile da parte di un operatore, la funzione di appartenenza assumerà un valore 
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Informazioni tesi

  Autore: Tiziana Lonetti
  Tipo: Tesi di Laurea
  Anno: 2004-05
  Università: Università degli Studi di Roma La Sapienza
  Facoltà: Scienze Statistiche
  Corso: Scienze Statistiche ed Economiche
  Relatore: Renato Coppi
  Lingua: Italiano
  Num. pagine: 201

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Parole chiave

classificazione fuzzy di array di dati
cluster validity
indici di cluster validity

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