Запропоновано метод ідентифікації нелінійних об'єктів шляхом двоетапного настроювання нечітких баз знань. Наведено результати комп'ютерного експерименту, що ілюструє метод настроювання нечіткої бази знань на прикладі нелінійного об'єкту з двома вхідними змінними.

Розглянуто задачу, обернену до задачі ідентифікації нелінійних залежностей нечіткими базами знань - задачу виведення лінгвістичних правил "ЯКЩО-ТОДІ" з наявних експериментальних даних. Запропоновано метод генетичних алгоритмів, основу яких складають операції схрещування, мутації та селекції початкових варіантів рішень - так званих хромосом, з яких згодом вибирається найоптимальніше рішення.

Представлено одну з перших у світовій літературі монографій, у якій проблема ідентифікації, тобто моделювання за результатами спостережень, вирішується за допомогою комплексного використання нечіткої логіки, генетичних алгоритмів і нейронних мереж. Наведено необхідні відомості про матеріал, який використовується, методологію побудови лінгвістичних моделей на основі нечітких баз знань, моделі лінгвістичної й аналітико-лінгвістичної апроксимації, засоби настроювання моделей генетичними алгоритмами і нейронними мережами, включаючи витяг знань, метод побудови функцій приналежності, опис програмної оболонки FUZZY EXPERT та її застосувань у медичній діагностиці, прогнозуванні, багатофакторному і багатокритеріальному аналізі, управлінні динамічними системами.

Запропоновано метод ідентифікації нелінійних залежностей на основі композиції нечіткої бази знань і нейронної мережі. Визначено структуру нейронечіткої мережі, ізоморфної до системи лінгвістичних висловлювань "якщо - тоді", та одержано аналітичні моделі для навчання. Ефективність запропонованого способу ідентифікації проілюстровано шляхом комп'ютерного експерименту.

Представлена теория нечетких множеств для оценки и оптимизации надежности алгоритмических процессов: алгоритмов функционирования человеко-машинных систем, технологических процессов производства продукции, процессов преобразования информации в компьютерных системах и др. Были получены следующие основные результаты: принципы применения теории нечетких множеств в задачах надежности; способы представления неопределенных исходных данных в виде нечетких чисел; учет влияющих факторов с помощью нечеткого логического вывода; методика обобщения вероятностных моделей на нечеткий случай; укрупнение вероятностных графов с нечеткими весами дуг; нечеткие модели надежности типовых алгоритмических структур; оптимальный выбор способов реализации операторных и логических элементов; примеры нечеткой оценки и оптимизации надежности информационного и производственного процессов.

Пропонується новий метод прогнозування, що поєднує експериментальні дані про кількість захворювань з експертно-лінгвістичною інформацією про закономірності, які вдається виявити в існуючих даних. Запропонований метод може бути рекомендований для прогнозування дискретних послідовностей не тільки в медицині, але і в фізиці, техніці, економіці, соціології тощо.

Приведены краткое описание известных методов моделирования сложных нелинейных объектов, в частности их идентификация, общая характеристика нейронных сетей и нечетких баз знаний. Рассмотрены методы самоорганизации математических моделей как один из возможных вариантов решения проблемы. Освещен метод извлечения знаний, систематизированных в виде нечетких баз знаний о нелинейных объектах, с использованием генетических алгоритмов оптимизации. Представлена краткая характеристика генетических алгоритмов оптимизации и описана методика их применения для решения задачи извлечения нечетких баз знаний. Проанализированы методы настройки синтезированных нечетких баз знаний посредством их заключения в структуру, функционирующую по принципу нейронной сети и обладающую механизмом обучения. Предложена конструкция, обепечивающая нечеткий логический вывод нечеткой базы знаний, и обладающая механизмом тонкой настройки функций принадлежности лингвистических термов входных переменных по алгоритму Back Propagation - нейро-нечеткая сеть. Приведены результаты компьютерного моделирования, подтверждающие эффективность предложенного метода извлечения нечетких баз знаний из экспериментальных данных.

Наведено результати комп'ютерних експериментів дослідження впливу методів дефаззіфікації на швидкість настройки нечітких моделей. Експерименти проведено для наступних методів дефаззіфікації: центра тяжіння, медіани та центра максимумів. Установлено, що найкращі показники швидкості та точності настройки забезпечує дефаззіфікація за методом центра тяжіння.

Запропоновано підхід до оцінки надійності технологічних процесів (ТП) на підставі теорії можливостей. Степінь можливості правильного виконання ТП оцінено на підставі доступної експертної інформації про умови правильного виконання технологічних операцій. Зазначено, що на відміну від імовірнісної теорії надійності й якості ТП такий підхід не вимагає трудомістких експериментальних досліджень для побудови складних регресійних моделей.

Розглянуто застосування оберненого логічного виведення в експертних системах діагностики. Запропоновано генетичний алгоритм розв'язання систем нечітких логічних рівнянь, що базується на операціях схрещування, мутації та селекції початкового набору хромосом. Ефективність алгоритму проілюстровано шляхом комп'ютерного експерименту.

Запропоновано модель прогнозування результату футбольного матчу за інформацією про результати попередніх матчів обох команд. Модель базується на методі ідентифікації нелінійних залежностей нечіткими базами знань. Прийнятні результати моделювання досягаються шляхом настройки нечітких правил за даними турнірних таблиць, що полягає в підборі параметрів функцій належності нечітких термів і ваг правил шляхом комбінації генетичного та нейронного алгоритмів оптимізації.

Узагальнено методи ідентифікації нелінійних залежностей нечіткими базами знань на випадок нечіткої навчальної вибірки, в якій значення входів оцінюється лінгвістичними термами. Комп'ютерні експерименти свідчать, що нечіткість в експериментальних даних не є перепоною для ідентифікації. Завдяки цьому запропонований метод може знайти застосування при ідентифікації залежностей входи-вихід в медицині, економіці, соціології, політології та в інших областях, де експериментальні дані формуються на основі експертних суджень.

Рассмотрен сравнительный анализ технологических процессов производства матриц микролинз для пяти наиболее распространенных методов: расплавления, фотолитографии с зазором, полутоновой фотолитографии, предварительного формообразования и проекционной фотолитографии с дефокусировкой. Сравнительный анализ произведен с применением функций принадлежности из теории возможности по критерию "возможность правильного выполнения процесса с учетом всех влияющих факторов".

Запропоновано підхід до розв'язання задач керування запасами з використанням доступної інформації про поточні значення попиту на даний вид ресурсу і розміри його запасу на складі. В основу підходу покладено метод ідентифікації нелінійних залежностей нечіткими базами знань. Настройка нечіткої моделі за навчальною вибіркою дозволяє наближати модельні управління до рішень досвідченого експерта. Подальший розвиток цього підходу може здійснюватись в напрямку створення адаптивних (нейронечітких) моделей управління запасами промислових підприємств і торгових фірм.

Предложены основы нечетко-алгоритмической алгебры для оценки нечеткой надежности выполнения алгоритмов деятельности человека. Эта алгебра построена на базе алгебры регулярных алгоритмов В. М. Глушкова и представляет собой формальные правила перехода от типовых логико-алгоритмических структур к функциям принадлежности, необходимым для оценки возможности правильного и неправильного выполнения алгоритма.

Розглянуто відновлення причин (діагнозів) за спостережуваними наслідками (симптомами) на підставі нечітких відношень і композиційного правила виведення Заде. Запропоновано підхід до проектування адаптивних нечітких систем діагностики, що забезпечує розв'язання нечітких логічних рівнянь сумісно з побудовою і настройкою нечітких відношень на базі експертно-експериментальної інформації.

A new approach to the system reliability analysis is proposed. This approach combines the descriptive abilities of Glushkov's algorithmic algebra and the quantitative abilities of L. Zadeh's fuzzy logic. The rules for transition from operations in an algorithmic algebra to operations with membership functions of fuzzy sets are obtained. These rules allow evaluating the correctness distribution of the algorithm performance depending on the values of the measured parameters.

Предложен метод прогнозирования временных рядов на основе интеграции нечеткой логики и теории хаоса. Применение теории хаоса позволяет повысить точность прогнозирования за счет определения оптимальной структуры нейро-нечеткой модели прогнозирования.

Предложен метод ранжирования элементов многофункциональной системы с применением теории нечетких отношений. Задача сведена к автоматической классификации на основе транзитивного замыкания нечеткого отношения сходства. Исходная информация о системе задана в виде нечеткого отношения влияния отказов элементов на выполнение функций. Степени влияния элементов на функции системы вычисляются путем сравнения с наименьшим влиянием по девятибалльной шкале Саати. Рассмотренный метод не имеет ограничений, связанных с допущениями о бинарном свойстве надежности: "есть отказ - нет отказа", его можно применять в многофункциональных системах с плохо определенной структурой - организационных, эргатических, военных и др.

Предложен метод ранжирования вариантов условий деятельности человека, влияющих на надежность его действий, без трудоемкого вычисления вероятности ошибки. В основу метода положены специально введенное понятие нечеткой перфектности и теория принятия решений в условиях нечеткости. Показано, что данный метод можно использовать как самостоятельно, так и в сочетании с известным CREAM-методом определения класса надежности на основе качественных оценок условий деятельности. Продемонстрировано совпадение результатов, полученных предложенным методом нечеткой перфектности и на основе вероятностей ошибочных действий.