Запропоновано метод побудови класифікаційних нечітких баз знань на основі нечітких відношень і оберненого логічного виведення, що дозволяє уникнути трудомістких процедур генерування і селекції експертних правил. Носієм експертної інформації є матриця нечітких відношень "причини-наслідки". Показано, що класифікаційні нечіткі правила ЯКЩО-ТО представляють множину розв'язків рівнянь нечітких відношень у вигляді сполучених нечітких термів, де міри значимостей причин і наслідків описуються нечіткими квантифікаторами. Задача побудови класифікаційних нечітких правил, яка полягає у відновленні значень вхідних змінних для заданих класів виходу, зведена до розв'язання системи рівнянь нечітких відношень за допомогою генетичного алгоритму. Кількість правил у класі дорівнює кількості розв'язків, а форма функцій належності сполучених термів у правилі визначається мірами значимостей причин.

 Наукова періодика України 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Ракитянська Ганна Борисівна (фізико-математичні науки)

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