350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №8 за 2011 г.
Статья в номере:
Гибридизация интеллектуальных технологий для аналитических задач поддержки принятия решений
Ключевые слова: гибридные интеллектуальные технологии нечеткие модели нейросетевые модели аналитические задачи поддержки принятия решений
Авторы:
В. В. Борисов - д.т.н., профессор, кафедра «Вычислительная техника», филиал ГОУ ВПО «Московский энергетический институт (технический университет)» (г. Смоленск). E-mail: vborisov@etna-it.ru
Аннотация:
Представлены результаты сопоставления основных интеллектуальных технологий в аналитических задачах поддержки принятия решений: нечетких, нейросетевых, эволюционного моделирования. Определены тенденции и направления и развития этих технологий. Рассмотрены методы гибридизации интеллектуальных технологий (с функциональным замещением, с взаимодействием, а также полиморфная гибридизация), реализуемые как между различными, так и в рамках отдельных интеллектуальных технологий. Предложен подход к классификации и реализации этих методов гибридизации интеллектуальных технологий, позволяющий систематизировать существующие гибридные модели, а также предоставляющий конструктивные возможности для создания и синтеза новых гибридных моделей в аналитических задачах поддержки принятия решений.
Страницы: 4-9
Список источников
  1. Аверкин А.Н., Прокопчина С.В. Мягкие вычисления и измерения // Интеллектуальные системы. 1997. Т. 2. Вып. 1-4. С. 93-114.
  2. Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. М.: Горячая линия - Телеком. 2007.
  3. Борисов В.В., Зернов М.М. Определение совокупности нечетких моделей для решения комплексной задачи поддержки принятия решений // Вестник МЭИ. 2011. № 1. С. 74-85.
  4. Зернов М.М. Требования к применяемым типам нечетких концептуальных знаний в задачах поддержки принятия решений // Вестник войсковой ПВО. 2010. № 3. C. 86-92.