Estimate of characteristics of fuzzy models in the task of approximating of function
- 1 к.т.н., доц., ст. научн. сотрудник кафедра прикладной информатики и математики, филиала Российского университета кооперации, кафедры (г. Смоленск)
Abstract
For use in models of decision-making of the information formalized on the basis of the theory of fuzzy sets, procedures of construction of corresponding functions of an accessory are necessary. From that the how much adequately constructed function reflects knowledge of the expert or experts quality of accepted decisions depends. Matching standard forms of functions of an accessory (triangular, Gaussian and bell-shaped) on expert data that are set by tabu-lated way as association of one-dot sets, or on the basis of a matrix of preferences is lead.
How to cite
Балашов О.В. Сравнительная оценка параметров нечетких моделей в задаче аппроксимации функции // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2009. № 8. С. 49–51.
References
- Мелихов А. Н., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука. 1990.
- Аверкин А. Н., Батыршин И. З., Блишун А. Ф. и др. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ Под ред. Д. А Поспелова. М.: Наука. 1986.
- Борисов А. Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне. 1990.
- Круглов В. В., Борисов В. В. Гибридные нейронные сети. Смоленск: Русич. 2001.
- Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы. М.: Горячая линия - Телеком. 2004.
- Борисов А. Н., Алексеев А. В., Меркурьева Г. В., Слядзь Н. Н., Глушков В. И. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений. М.: Радио и связь. 1989.
- Круглов В. В., Борисов В. В. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячаялиния - Телеком. 2001.