Проведено аналіз існуючих методів редукування баз правил нечітких моделей підтримки прийняття рішень. Розроблено метод, механізм якого надає змогу редукувати структуру баз правил нечіткої моделі прийняття рішень, а також автоматизувати налаштування консеквента правил за зміни вектора вхідних координат. Результати моделювання підтверджують ефективність та доцільність застосування методу двокаскадної корекції баз правил нечітких моделей у багатовимірних СППР.Проведен анализ существующих методов редуцирования баз правил нечетких моделей поддержки принятия решений. Разработан метод, механизм которого позволяет редуцировать структуру баз правил нечеткой модели принятия решений, а также автоматизировать настройку консеквента правил при изменении вектора входных координат. Результаты моделирования подтверждают эффективность и целесообразность применения метода двухкаскадной коррекции баз правил нечетких моделей в многомерных СППР.In the work analyzed the existing methods for reduction of rule bases fuzzy models for decision support. There was developed the method, which allows for reduction the structure of rule bases fuzzy model for decision support. At the same time automates the setting consequent of rules by changing the input vector coordinates. Simulation results confirm the effectiveness and appropriateness of using the method of two-staged correction of rule bases fuzzy models in multidimensional DSS.

  Повний текст PDF - 520.917 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"