Побудова моделей прийняття рішень для задач, що слабко формалізуються та оперують з експертною інформацією, є можливим завдяки використанню теорії нечітких множин (НЧМ) і побудові систем нечіткої логіки. Використання апарату теорії НЧМ для формалізації знань автоматично ставить перед дослідником задачу вибору типу НЧМ для побудови функцій належності та нечіткої моделі, яка буде відповідати вибраному типу НЧМ. Тому задача дослідження можливостей функцій належності типу 2 у системах нечіткої логіки є актуальною. Мета дослідження - розширення можливостей систем нечіткої логіки за рахунок використання функцій належності типу 2. У ході дослідження використано інтервальні функції належності та тривимірні типу 2 у задачах прогнозування і медичної діагностики. Розглянуто можливості інтервальних функцій належності, які будуються з експериментальних даних, в двох аспектах: про адекватність відображення інтервальними функціями належності невизначеностей, що існують у вихідних даних, та які переваги чи недоліки має інтервальний вихід нечіткої моделі з інтервальними функціями належності. Проведено дослідження можливостей інтервальних функцій належності типу 2 у системах нечіткої логіки на прикладах розв'язання задачі прогнозування та медичної діагностики. Показано доцільність побудови тривимірних функцій належності типу 2 з експериментальних даних та переваги використання інтервальних функцій належності в системах нечіткої логіки при побудові нечітких моделей з використанням принципу множинності моделей. Наведено дослідження доцільності використання тривимірних функцій належності типу 2 при моделювання існуючих невизначеностей. Запропоновано методику генерування тривимірних функцій належності в системах нечіткої логіки, що генеруються з експериментальних даних.

  Повний текст PDF - 272.63 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"