Нечёткие нейронные сети

Нечёткие нейронные сети (fuzzy-neural networks) осуществляют выводы на основе аппарата нечёткой логики, однако параметры функций принадлежности настраиваются с использованием алгоритмов обучения нейронных сетей (НС). Поэтому для подбора параметров таких сетей применим метод обратного распространения ошибки, изначально предложенный для обучения многослойного персептрона. Для этого модуль нечёткого управления представляется в форме многослойной сети. Нечёткая нейронная сеть, как правило, состоит из четырех слоёв: слоя фазификации входных переменных, слоя агрегирования значений активации условия, слоя агрегирования нечётких правил и выходного слоя. Наибольшее распространение в настоящее время получили архитектуры нечёткой НС вида ANFIS и TSK. Доказано, что такие сети являются универсальными аппроксиматорами. Быстрые алгоритмы обучения и интерпретируемость накопленных знаний — эти факторы сделали сегодня нечёткие нейронные сети одним из самых перспективных и эффективных инструментов мягких вычислений.

Нейронные сети в экономике

Область ИИ, нашедшая наиболее широкое применение — нейронные сети. Основная их особенность — это способность к самообучению на конкретных примерах. Нейросети предпочтительны там, где имеется очень много входных данных, в которых скрыты закономерности. Целесообразно использовать нейросетевые методы в задачах с неполной или «зашумлённой» информацией, а также в таких, где решение можно найти интуитивно. Нейросети применяются для предсказания рынков, оптимизации товарных и денежных потоков, анализа и обобщения социологических опросов, предсказание динамики политических рейтингов, оптимизации производственного процесса, комплексной диагностики качества продукции и для многого, многого другого. Нейронные сети всё чаще применяются и в реальных бизнес — приложениях. В некоторых областях, таких как обнаружение фальсификаций и оценка риска, они стали бесспорными лидерами среди используемых методов. Их использование в системах прогнозирования и системах маркетинговых исследований постоянно растёт. Поскольку экономические, финансовые и социальные системы очень сложны и являются результатом действий и противодействий различных людей, то является очень сложным (если не невозможным) создать полную математическую модель с учётом всех возможных действий и противодействий. Практически невозможно детально аппроксимировать модель, основанную на таких традиционных параметрах, как максимизация полезности или максимизация прибыли. В системах подобной сложности является естественным и наиболее эффективным использовать модели, которые напрямую имитируют поведение общества и экономики. А это как раз то, что способна предложить методология нейронных сетей.

Ниже перечислены области, в которых эффективность применения нейронных сетей доказана на практике:

Для финансовых операций:

• · Прогнозирование поведения клиента.
• · Прогнозирование и оценка риска предстоящей сделки.
• · Прогнозирование возможных мошеннических действий.
• · Прогнозирование остатков средств на корреспондентских счетах банка.
• · Прогнозирование движения наличности, объёмов оборотных средств.
• · Прогнозирование экономических параметров и фондовых индексов.

Для планирования работы предприятия:

• · Прогнозирование объёмов продаж.
• · Прогнозирование загрузки производственных мощностей.
• · Прогнозирование спроса на новую продукцию.

Для бизнеса — аналитики и поддержки принятия решений:

• · Выявление тенденций, корреляций, типовых образцов и исключений в больших объёмах данных.
• · Анализ работы филиалов компании.
• · Сравнительный анализ конкурирующих фирм.

Другие приложения:

• · Оценка стоимости недвижимости.
• · Контроль качества выпускаемой продукции.
• · Системы слежения за состоянием оборудования.
• · Проектирование и оптимизация сетей связи, сетей электроснабжения.
• · Прогнозирование потребления энергии.
• · Распознавание рукописных символов, в т. ч. автоматическое распознавание и аутентификация подписи.
• · Распознавание и обработка видео — и аудио сигналов.

Нейронные сети могут быть использованы и в других задачах. Основными предопределяющими условиями их использования являются наличие «исторических данных», используя которые нейронная сеть сможет обучиться, а также невозможность или неэффективность использования других, более формальных, методов. Независимый экспертный совет по стратегическому анализу проблем внешней и внутренней политики при Совете Федерации НИИ искусственного интеллекта представил проект «Технология нового поколения на основе недоопределённых вычислений и её использование для разработки экспериментальной модели макроэкономики РФ». Появилась возможность просчитывать исход любого действия или предложения, касающегося бюджета страны, на много лет вперёд. Система позволяет видеть, как изменится доходная часть, дефицит бюджета, объём промышленного производства в ответ, скажем, на увеличение налогов. Также можно посмотреть, сколько денег в прошлом году уплыло из бюджета: электронная машина, по уверению учёных, легко сможет справиться и с такой задачей. Ей даже не надо будет объяснять понятие «чёрный нал». Можно решить и обратную задачу. Например, а что надо сделать, чтобы к 2020 году объём производства увеличился или, скажем, хотя бы не падал? Машина укажет нижнюю и верхнюю границу значений в том и другом случае для отпускаемых бюджетных денег по всем параметрам, так или иначе влияющим на производство. Кроме того, можно узнать не по гороскопу и без помощи магов возможную последовательность «критических» и «удачных» моментов в развитии экономики страны при заданных исходных данных. Разработчики проекта создали пока лишь демонстрационную модель, охватывающую около 300 параметров и период от 1990;го до 1999 года. Но для нормальной работы необходимо не менее 1000 параметров. И такая работа может быть проведена, если на неё будут отпущены средства. Надо провести множество прикладных работ, необходимы фундаментальные исследования по обоим основным составляющим проекта — математической и экономической. Здесь нужна серьёзная государственная материальная поддержка. Внедрение действующей компьютерной модели макроэкономики и госбюджета РФ позволит автоматизировать подготовку исходных параметров госбюджета очередного года, согласование окончательного варианта для утверждения в парламенте, поддержку, оценку и контроль исполнения бюджета на всех его этапах. Интерес к искусственным нейронным сетям в России очень вырос за последние несколько лет. Возможность быстрого обучения и достоверность выводов позволяет рекомендовать нейросетевые экспертные системы как один из обязательных инструментов во многих аспектах современного бизнеса. Нейронные сети обладают огромным преимуществом перед традиционным трудозатратным и более длительным путём обобщения знаний людей-экспертов. Технологии нейронных сетей применимы практически в любой области, а в таких задачах, как прогнозирование котировок акций и курса валют они стали уже привычным и широко используемым инструментом. Повсеместное проникновение нейросетевых технологий в современный бизнес — только вопрос времени. Внедрение новых наукоёмких технологий — это процесс сложный, однако практика показывает, что инвестиции не только окупаются и приносят выгоду, но и дают тем, кто их использует, ощутимые преимущества. Применение нейронных сетей в финансах базируется на одном фундаментальном допущении: замене прогнозирования распознаванием. По большому счёту, нейросеть не предсказывает будущее, а «узнаёт» в текущем состоянии рынка ранее встречавшуюся ситуацию и воспроизводит последовавшую реакцию рынка.

Финансовый рынок достаточно инерционен, у него есть своя определённая «замедленная реакция», зная которую можно довольно точно вычислять грядущую ситуацию. А насколько точно — это зависит от условий рынка и квалификации оператора. Поэтому наивно верить, что нейросеть будет автоматически предсказывать курсы основных индикаторов — национальной валюты или, например, драгоценных металлов на нестабильных рынках. Но при любой рыночной ситуации существуют инструменты, сохраняющие стабильность. Например, при скачках доллара — это «дальние» фьючерсы, реакция которых растягивается на несколько дней и поддаётся прогнозу. Кстати, в периоды рыночных потрясений игроки обычно паникуют, что усиливает преимущества владельца хорошего аналитического инструмента. Над созданием нейронных сетей различного назначения в настоящее время трудятся сотни всемирно известных, а также мелких начинающих фирм. Мировой рынок предлагает более сотни нейросетевых пакетов, преимущественно — американских. Общий объём рынка нейронных сетей к 2005 году превысил $ 10 млрд. И, практически, каждый разработчик традиционных аналитических пакетов сегодня стремится включить нейронные сети в новые версии своих программ. В США нейронные сети применяются в аналитических комплексах каждого крупного банка. Продажа одного только нейросетевого пакета «Brain Maker Pro» сравнима с объёмами продаж самого популярного пакета технического анализа MetaStock (в США продано более 20 000 копий Brain Maker Pro).

Хорошо зарекомендовал себя пакет «The AI Trilogy». («Трилогия искусственного интеллекта») американской фирмы «Ward SystemsGroup». Это набор из трёх программ, каждая из которых может использоваться как самостоятельно, так и в комбинации с остальными. Так, программа «NeuroShell II» — это набор из 16 типов нейронных сетей, «NeuroWindows» — нейросетевая библиотека с исходными текстами, «GeneHunter» — генетическая программа оптимизации. В совокупности они образуют мощный «конструктор», позволяющий строить аналитические комплексы любой сложности. «The AI Trilogy» на американском рынке пользуется большим спросом. Пакет установлен в 150 крупнейших банках США. Он многократно побеждал в престижных конкурсах популярных финансовых изданий и помогает управлять капиталами в несколько миллиардов долларов. Фирма «Du Pont» (институт стандартов США и ФБР) считает «Трилогию искусственного интеллекта» лучшей для решения различных задач. Интересен и знаменателен малоизвестный факт, что ключевые компоненты этого пакета были написаны российскими программистами. Своим обликом пакет обязан группе разработчиков из небольшой московской компании «Нейропроект» под руководством профессора Персиянцева.

Она более трёх лет выполняла заказы фирмы «Ward Systems Group» и нашла удачные решения. Можно сказать, что русские программы управляют финансами Америки и задачами ФБР. Насколько может быть полезен пакет финансистам? В состоянии ли он будет работать на нашем непредсказуемом рынке, где одно решение Центробанка может мгновенно опрокинуть рынок? Предваряя эти вопросы, владельцы пакета предлагают специальную консалтинговую услугу. С банком, аналитики которого не верят в прогнозируемость нашего рынка, заключается специальный договор. В течение определённого периода: две недели, месяц или больше, за символическую плату банку ежедневно предоставляются прогнозы на завтрашний день (или на неделю вперед) по котировкам заданных финансовых инструментов. Если прогноз стабильно демонстрирует приемлемую точность, то банк обязуется купить аналитический комплекс вместе с настройками. И не было ни единого случая, когда клиент отказывался от покупки. Показательный и впечатляющий случай имел место между выборами, когда один из крупных банков проводил подобное тестирование пакета. Плясали курсы бумаг, падали и поднимались политики, но каждый вечер банк получал прогноз с набором завтрашних цен (мини — макси — средневзвешенная — закрытие) по шестнадцати бумагам ГКО. Не прошло и двух недель, как банк заключил договор на поставку аналитического комплекса, способного сохранять работоспособность даже в таких бурных и непредсказуемых ситуациях.

• · Богатые возможности. Нейронные сети — исключительно мощный метод моделирования, позволяющий воспроизводить чрезвычайно сложные зависимости. В частности, нейронные сети нелинейны по свой природе. На протяжении многих лет линейное моделирование было основным методом моделирования в большинстве областей, поскольку для него хорошо разработаны процедуры оптимизации. В задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна (а таких достаточно много), линейные модели работают плохо. Кроме того, нейронные сети справляются с «проклятием размерности», которое не позволяет моделировать линейные зависимости в случае большого числа переменных.
• · Простота в использовании. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. При этом от пользователя, конечно, требуется какой-то набор эвристических знаний о том, как следует отбирать и подготавливать данные, выбирать нужную архитектуру сети и интерпретировать результаты, однако уровень знаний, необходимый для успешного применения нейронных сетей, гораздо скромнее, чем, например, при использовании традиционных методов статистики.

Нейронные сети привлекательны с интуитивной точки зрения, ибо они основаны на примитивной биологической модели нервных систем. В будущем развитие таких нейробиологических моделей может привести к созданию действительно мыслящих компьютеров. Между тем уже «простые» нейронные сети, которые строит система ST Neural Networks, являются мощным оружием в арсенале специалиста по прикладной статистике.