Preview

E-Management

Расширенный поиск

Формирование динамической базы знаний систем нечеткого вывода для оценки объектов, изменяющихся во времени

https://doi.org/10.26425/2658-3445-2018-1-52-59

Полный текст:

Аннотация

Статья является продолжением цикла работ авторов по теме динамических нечетких множеств, основное назначение которых состоит в обработке разнородной информации об объектах сложных систем, представляемых динамическими нечеткими описаниями. Выделены факторы, влияющие на изменение нечеткого множества во времени и представляющей его функции принадлежности, среди которых изменение диапазона включаемых значений переменных в нечеткое множество, в результате чего «старому» значению переменной присваивается «новое» значение степени принадлежности; трансформация типа функции принадлежности. Рассмотрен алгоритм принятия решений на основе метода нечеткого логического вывода для оценки объектов, изменяющихся во времени. Определены понятия динамической принадлежности, динамических правил, динамической базы правил. Предлагается дополнить процесс нечеткого вывода этапом формирования динамической базы правил, которая способна обновляться при изменении поведения исследуемого динамического объекта, при этом допускается как добавление и удаление правил целиком, так и изменение какой-либо части правила. Определены условия, на основании которых наблюдается изменение нечетких правил. Описывается процесс формирования лингвистической переменной при построении интервальных оценок динамических объектов, который состоит из шести этапов и включает представление и упорядочивание известных эксперту опорных точек; поиск недостающих значений методами интерполяции и аппроксимации; определение количества термов лингвистической переменной и их границ и формирование динамического терм-множества значений показателей. Аналогично тому, как динамическая функция принадлежности представляет собой нечеткую поверхность в пространстве «степень принадлежности - параметр - время», лингвистическая переменная, составленная из динамических термов, графически ломанную поверхность с n вершинами, исходя из числа термов.

Об авторах

А. В. Костикова
Волгоградский государственный технический университет
Россия


Н. Н. Скитер
Волгоградский государственный технический университет
Россия


Список литературы

1. Заде Л.А. (1976). Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир.

2. Костикова А.В., Терелянский П.В. (2014). Динамическое нечеткое моделирование социально-экономических процессов общественной жизни: на примере качества жизни населения: монография / ВолгГТУ, Волгоград.

3. Терелянский П.В. (2009). Непараметрическая экспертиза объектов сложной структуры: Монография / Издательско-торговая корпорация «Дашков и Ко».

4. Kostikova A.V. [и др]. (2016). Expert fuzzy modeling of dynamic properties of complex systems / A.V. Kostikova, P.V. Tereliansky, A.V. Shuvaev and P.N. Timoshenko // ARPN Journal of Engineering and Applied Sciences. Vol. 11. No. 17. P. 10 222-10 230.

5. Skiter N.N. [и др]. (2017). Modeling of cluster processes in the sphere of manufacture of eco-products: issues of ecological and food security of Russia / N.N. Skiter, G.I. Sidunova, Y.A. Kozenko // Contributions to Economics. No. 9783319454610. P. 469-479.


Для цитирования:


Костикова А.В., Скитер Н.Н. Формирование динамической базы знаний систем нечеткого вывода для оценки объектов, изменяющихся во времени. E-Management. 2018;(1):52-59. https://doi.org/10.26425/2658-3445-2018-1-52-59

For citation:


Kostikova A., Skiter N. Formation of a dynamic knowledge base of fuzzy inference systems for estimating changing in time objects. E-Management. 2018;(1):52-59. (In Russ.) https://doi.org/10.26425/2658-3445-2018-1-52-59

Просмотров: 11


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2658-3445 (Print)