Статья

Название статьи ИССЛЕДОВАНИЕ И АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ИНФОРМАЦИИ
Автор А.В. Боженюк, Н.С. Опенько
Рубрика РАЗДЕЛ VII. ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
Месяц, год 04, 2012
Индекс УДК 519.14
DOI
Аннотация Описываются методы принятия решений на основе построения и обоснования механизмов нечеткого логического вывода. Данная задача является актуальной, потому что имеет широкое практическое применение. Рассматриваются основные схемы нечеткого вывода на основе методов Мамдани и Сугено, описываются их недостатки. Рассмотрен метод выбора решений на основе истинности правила modus ponens. Построена модель принятия решений на основе степени истинности правила modus ponens, использованная для задачи постановки конкретного медицинского диагноза в случае угрозы перелома костей человека. Представлена постановка задачи. Эффективность предложенного метода заключается в том, что он позволяет на основе текущего состояния системы обеспечить определение всех возможных исходов у конкретного больного и постановку максимально достоверного диагноза.

Скачать в PDF

Ключевые слова Нечеткий логический вывод; лингвистическая переменная; степень истинности; правило modus ponens.
Библиографический список 1. Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976.
2. Zadeh L.A. Fuzzy sets // Inform. Control. – 1965. – Vol. 8. – P. 338-353.
3. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т.Тэрано, К.Асаи, М.Сугэно. – М.: Мир, 1993.
4. Борисов А.Н., Алексеев А.В., Крумберг О.А. и др. Модели принятия решений на основе лингвистической переменной. – Рига: Зинатне, 1982. – 256 с.
5. Mamdani E.H. and Assilian S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller // Int. J. Man-Mach. Stud. – 1975. – Vol. 7. – P. 1-13.
6. Takagi T.and Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its applications to modeling and control // IEEE Tran. Syst., Man, Cybern. – 1985. – Vol. SMC 15. – P. 116-132.
7. Дьяконов В., Круглов В. Математические пакеты расширения MATLAB. Специальный справочник. – СПб.: Питер, 2001. – 480 с.
8. Лохин В.М., Макаров И.М., Манько С.В., Романов М.П. Методические основы аналитического конструирования регуляторов нечеткого управления // Известия РАН. ТиСУ. – 2000. – № 1. – C. 56-69.
9. Guney K., Sarikaya N. Comparison of Mamdani and Sugeno Fuzzy Inference System Models for Resonant Frequency Calculation of Rectangular Microstrip Antennas // Progress In Electromagnetics Research B. – 2009. – Vol. 12. – P. 81-104.
10. Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Нечеткие модели принятия решений: дедукция, индукция, аналогия. – Таганрог: ТРТУ, 2001. – 110 с.
11. Берштейн Л.С., Боженюк А.В. Моделирование процесса определения предпочтительных параметров на основе нечеткого логического вывода // Электронное моделирование. – 1989. – № 3. – С. 98-101.
12. Bershtein L.S., Bozhenyuk A.V., Rozenberg I.N. Decision Making on the Basis of Monotonic Expert Information // 6th European Congress on Intelligent Techniques & Soft Computing.
Aachen, Germany, September 7-10, 1998. – Vol. 2. – P. 1136-1140.
13. Iancu I. Propagation of uncertainty and imprecision in knowledge-based systems // Fuzzy Sets and Systems. – 1998. – № 94. – P. 29-43.

Comments are closed.