Індекс рубрикатора НБУВ: В128.3

Рубрики:

Нечітка логіка

Шифр НБУВ: Ж14024 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Наведено основні властивості нетрадиційних (слабких) операцій над нечіткими множинами. Доведено відповідні теореми.

Запропоновано нетрадиційні операції над нечіткими множинами та нетрадиційні принципи узагальнення в теорії нечітких множин. Розглянуто перспективи застосування цих операцій і принципів в задачах квазідетермінізації.

Розглянуто однорідні локально-паралельні алгоритми теоретико-множинних та алгебричних операцій над елементами нечітких множин і структуру системи нечіткого регулювання, побудованої на цих алгоритмах. Доведено доцільність застосування таких алгоритмів як напряму поліпшення програмно-технічного забезпечення обробки нечіткої інформації, що забезпечує виграш продуктивності.

Розглянуто задачу вибору об'єктів з деякої множини за заданими характеристиками цих об'єктів і запропоновано два методи розв'язання з використанням елементів теорії нечітких множин.

Наведено визначення кластера з математичної точки зору. Базовою конструкцією є "джерело" світла та пов'язана з кожною точкою нечітка структура випромінювання, що від неї відходить. Наведено опис алгоритму "Роден" процесу кластеризації та його версій - локальної та глобальної.

Індекс рубрикатора НБУВ: В128.3

Рубрики:

Нечітка логіка

Шифр НБУВ: Ж15477 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Запропоновано новий підхід до розв'язку задач управління запасами з використанням доступної інформації про поточні значення попиту на даний вид ресурсу та розміри його запасу на складі. Перевага даного підходу перед іншими полягає в тому, що він не вимагає постановки і розв'язку складних задач математичного програмування. Запропонований підхід може знайти застосування в автоматизованих менеджерських системах промислових підприємств і торгових фірм.

Розглянуто історію основних теоретичних положень та використання нечіткої логіки в автоматичному керуванні, моделюванні та гуманітарних областях.

Висвітлено нечіткі множини, відношення, логіка, наближені міркування, які на сучасному етапі розвитку техніки використовуються для аналізу та побудови систем автоматичного керування, зокрема об'єктами, які містять біологічну складову. Наведено класифікацію нечітких відношень. Викладено аксіоматичний підхід до визначення показників розмірності нечітких множин. Описано моделі нечіткого математичного програмування, очікуваної корисності, багатокритеріальних задач, динамічні та лінгвістичні моделі прийняття рішень.

Освещены нечеткие множества, отношения, логика, приближенные соображения, которые на современном этапе развития техники используются для анализа и построения систем автоматического управления, в частности объектами, содержащими биологическую составляющую. Приведена классификация нечетких отношений. Изложен аксиоматический подход к определению показателей размерности нечетких множеств. Описаны модели нечеткого математического программирования, ожидаемой полезности, многокритериальных задач, динамические и лингвистические модели принятия решений.

Проаналізовано нечіткі відношення та відображення, їх роль у формуванні математичної культури майбутнього фахівця - системного аналітика. Описано методологію розв'язання задач автоматизованого управління і теорії прийняття рішень за умов невизначеності.

Проанализированы нечеткие отношения и отражения, их роль в формировании математической культуры будущего специалиста - системного аналитика. Описана методология решения задач автоматизированного управления и теории принятия решений в условиях неопределенности.

Зазначено, що нечітка логіка останнім часом успішно розвивалася багатьма дослідникам. Показано, що її застосування може бути надзвичайно плідним в багатьох напрямках, включаючи різні технічні розробки, теорію керування, бізнес, медицину та ін. Розглянуто застосуваня ідеї нечіткої логіки в області освіти, а також можливий спосіб застосування нечіткої логіки в процесі оцінювання знань студентів.

Уведено поняття слабкої множини, як більш загальної математичної структури ніж звичайна та нечітка множина. Показано, що використання слабких множин у математичних моделях процесів пошуку оптимальних рішень за умов невизначеності даних дає можливість спростити експертні процедури слабкого та нечіткого представлення невизначених параметрів і контролювати несуперечність результатів роботи експерта на формально математичному рівні.

Розглянуто використання нечітких графів як моделі соціально-економічних систем. Більшість ізоморфних перетворень нечітких графів змінює їх зовнішнє зображення. У зв'язку з цим становить інтерес визначення інваріантів нечітких графів. Використано поняття нечітких баз та антибаз нечіткого графа, запропоновано метод їх обчислення для аналізу нечітких когнітивних карт.

Розглянуто теоретичні засади нечіткої логіки, наведено основні характеристики нечітких множин. Розкрито зміст понять нечіткої та лінгвістичної змінних, нечітких відношень і висновків. Висвітлено особливості застосування нечіткої логіки в штучних нейронних мережах, використання пакета Fuzzy Logic Toolbox. Описано методи прийняття рішень у багаторівневих ієрархічних системах, охарактеризовано основні принципи керування даними системами. Наведено приклад використання алгоритму формування нечіткого висновку в системі автоматичного керування.

Рассмотрены теоретические основы нечеткой логики, приведены основные характеристики нечетких множеств. Раскрыто содержание понятий нечеткой и лингвистической переменных, нечетких отношений и выводов. Освещены особенности применения нечеткой логики в искусственных нейтронных сетях, использования пакета Fuzzy Logic Toolbox. Описаны методы принятия решений в многоуровневых иерархических системах, охарактеризованы основные принципы управления данными системами. Приведен пример применения алгоритма формирования нечеткого вывода в системе автоматического управления.

Освещены основы теории множеств, рассмотрены нечеткие множества, отношения и отображения, а также их операции. Проанализирована природа нечеткости и неопределенности в задачах автоматизированного управления и принятия решений. Представлены основные подходы к эффективному решению задач математического программирования в нечетких исходных условиях. Изложены теоретические основы принятия решений при нечетком отношении предпочтения на множестве альтернатив.

Викладено засади теорії нечітких множин (НМ) і особливості її застосування, наведено елементи теорії морфізмів і категорій, топологічних просторів, грат. Визначено основні типи нечітких бінарних відношень, розкрито суть понять НМ на підставі теорії Гогена, мережі нечітких елементів, а також нечітких морфіз і категорій.

Изложены основы теории нечетких множеств (НМ) и особенности ее применения, приведены элементы теории морфизмов и категорий, топологических пространств, решеток. Определены основные типы нечетких бинарных отношений, раскрыта сущность понятий НМ на основе теории Гогена, сети нечетких элементов, а также нечетких морфоз и категорий.

Розглянуто можливі шляхи використання нечіткої логіки щодо оцінки результатів навчального процесу. Нечітка логіка, започаткована L. A. Zadeh в 1965 р., успішно розвивалась останнім часом багатьма дослідниками і було показано, що вона може бути дуже плідною в багатьох застосуваннях, включаючи інжинірингові розробки, теорію управління, бізнес, медицину, і т. п. Є також деякі цікаві застосування нечітких логічних ідей в області освіти. Представлено огляд таких ідей і новий підхід до оцінювання результатів процесу навчання студентів. Одержані критерії (та запропонований практичний метод) є дуже простими і можуть слугувати ефективним доповненням відомим методам статистики.

Розглянуто застосування нечіткої логіки до оцінки результатів навчального процесу. Нечітка логіка, яка введена L. A. Zadeh в 1965 р., успішно розвивалася останнім часом багатьма дослідниками і було показано, що вона може бути надзвичайно плідною в багатьох додатках, включаючи інжинірингові розробки, теорію управління, бізнес, медицину і т.ін. Розглянуто повторну оцінку результатів навчання студентів.

Проаналізовано недоліки, властиві теорії нечітких множин, як засобу моделювання невизначених параметрів складних систем. Показано, що значної частини цих недоліків можна уникнути, якщо замість нечітких множин використовувати введені слабкі множини. Показано, як можна моделювати невизначені параметри складних систем за допомогою слабких множин.