Academic literature on the topic 'Нечіткі вхідні дані'

В статті розроблено методика формування навчальної вибірки для навчання нечіткої нейронної мережі при автоматизації процесу прийняття рішення в задачах наведення авіації на наземні(морські) цілі. Для навчання нечіткої нейронної мережі необхідно використовувати навчальну вибірку. При підготовці навчальної вибірки для навчання нечіткої нейронної мережі процесу наведення авіації на наземні (морські) цілі існує проблема збору даних. Збір статистики на основі прикладів прийняття рішень в процесі наведення в реальних умовах застосування авіації по наземних (морських) цілях, займає багато часу, не дозволяє зібрати необхідну кількість статистичних даних для формування навчальної вибірки. Тому слід застосовувати імітаційне моделювання. Але складність, динамічність процесу наведення, та невизначеність, що зумовлена характером параметрів, які використовуються при вирішенні задачі наведення, не дозволяють застосовувати імітаційні моделі побудовані на основі традиційних методів. Це зумовлено тим, що навчальна вибірка не враховує невизначеність. Також імітаційні моделі побудовані на основі традиційних методів не враховують досвід та знання передового авіанавідника, тому отримана в результаті моделювання навчальна вибірка, не дозволить побудувати нечіткої нейронної мережі та навчити її відповідно до процесу прийняття рішення передового авіанавідника при наведені авіації на наземні (морські) цілі. Тому при побудові імітаційної моделі слід застосовувати моделі на основі математичного апарату нечіткої логіки та нечітких множин. В результаті проведеної роботи розроблено методику формування навчальної вибірки для навчання нечіткої нейронної мережі при автоматизації процесу прийняття рішення в задачах наведення авіації на наземні (морські) цілі та побудовано імітаційну модель. Дана модель дозволяє на основі вхідних даних отримувати параметри наведення, що визначаються передовим авіанавідником при вирішенні задачі наведення авіації на наземні (морські цілі). Застосування даної методики дозволило отримати навчальну вибірку, на основі якої можливе навчання ННМ для отримання інформаційної технології автоматизованої виробки рекомендацій щодо параметрів наведення авіації на наземні (морські) цілі на основі ННМ

Проведено дослідження актуальної задачі розроблення концептуальної моделі оцінювання рівня керованості процесами у складних системах враховуючи ризик-орієнтовані фактори. У дослідженні вперше запропоновано етапи управління ризиками у процесі оцінювання рівня керованості складних систем. Формалізовано вхідні дані, що використовуються для оцінювання ризиків за допомогою нечітких моделей для різних складних систем, а саме: показники ризику, що оцінюється деяким експертом за допомогою лінгвістичної змінної; кількісної оцінки «достовірностей» експертів щодо міркувань про показник ризику; кількісної оцінки критерію ризику на основі інтелектуального аналізу даних величин, що породжують ризик, із застосуванням теорії нечітких множин та функцій належності; лінгвістичної змінної наслідків реалізації загроз на систему; степінь можливості реалізації загрози в системі; тяжкість наслідків інциденту по активу системи, що оцінюється деяким експертом за допомогою лінгвістичної змінної. Вперше запропоновано концептуальну модель, що розв’язує клас задач оцінювання керованості процесами у складних системах враховуючи ризик-орієнтовані фактори впливу та алгоритм вибору моделі ризик-орієнтованого оцінювання. В результаті отримуємо вихідну оцінку, що несе зміст керованості процесів у системі враховуючи ризик-орієнтовані фактори впливу. Як інструмент прикладного застосування пропонуються узагальнені алгоритми, за допомогою яких можна адекватно вирішити інноваційну проблему. Достовірність отриманих результатів забезпечується коректним використанням теорії нечітких множин для опрацювання експертних знань, системного підходу, що підтверджується результатами досліджень. Проведене дослідження буде корисним інструментом для підтримки прийняття рішень, щодо підвищення керованості процесами у різних складних системах шляхом врахування ризиків та загроз її функціонування.

У статті проводиться аналіз методів та моделей прийняття рішення в процесі управління частинами зенітних ракетних військ та тактичної авіації під час розподілу зусиль для знищення повітряного противника. Метою роботи є визначення ступеня впливу математичних апаратів методів математичного моделювання та їх інтеграцій, на формування альтернатив комплексу засобів автоматизації. Методологія проведеного дослідження включає емпіричний, теоретичний та загально логічні методи. Під час проведення дослідження виявлено властивість методів нечіткої логіки з підвищенням рівня складності моделі, а з нею і кількості правил, покращується її можливість описувати реальні умови що дозволяє вирішувати завдання, коли традиційні методи неефективні, а саме відповідність вимогам які висуваються щодо обґрунтованості прийняття рішення та можливості отримання пояснення. Використовуючи класичну технологію прийняття рішення з відповідними методами і моделями можна прослідкувати їх взаємозв’язок на кожному з етапів. Тобто, за допомогою перехресної перевірки методів та моделей одна одною, так як в кожній з них є переваги і недоліки. Використання вихідних даних одного методу як вхідних в наступному етапі і з іншим методом дає змогу не тільки перевірити вхідні данні а й збільшити кількість альтернатив. З іншої сторони взаємозв’язок можливо трактувати як наближений із за множини послідовностей використання методів і моделей на різних рівнях. Тобто в залежності від вибраної послідовності реалізації методів і моделей на кожному з етапів, можливо отримати різні множини значень. Практично підхід щодо виробки альтернатив прийняття рішення для розподілу зусиль між зенітними ракетними військами та тактичною авіацією може бути реалізований в комплексі засобів автоматизації за рахунок впровадження методів та моделей системи підтримки прийняття рішення

Системи крапельного зрошення широко використовуються для вирощування різноманітних сільськогосподарських культур як у теплицях, так і на відкритих ділянках різного розміру, від невеликих приватних садових ділянок до фермерських господарств. Особливість даного типу зрошення у тому, що вода повільно подається краплями або струменями у заданий час і у заданій кількості безпосередньо до коренів кожної рослини. При цьому витрата води зменшується на 20-50% у порівнянні з поверхневим поливом і дощуванням, попереджається надлишковий полив і внаслідок цього підняття рівня ґрунтових вод та засолення ґрунту, не ущільнюється верхня частина ґрунту, знижується рівень розростання бур'яну. При проведенні зрошення необхідно враховувати вплив випадково змінних погодних факторів і щоденно коригувати поливну норму. Структурна схема автоматизованої системи керування (АСК) вологозабезпеченістю модульної ділянки за допомогою крапельного зрошення являє собою комбіновану систему керування з регулятором, який складається з двох послідовно з'єднаних ланок. Перша ланка визначає допустиму частку недополиву рослин у відсотках, враховуючи дані метеопрогнозу на наступний день. Очевидно, що допустима частка недополиву буде тим більша, чим більше значення прогнозованих опадів. Друга ланка обраховує завдання всмоктуючого тиску (вологості) на поточний день, враховуючи рекомендації першого регулятора, і подає керуючі впливи на виконавчі механізми. Метою статті є розробка методу керування вологістю ґрунту за допомогою крапельного зрошення на основі нечіткої логіки. Для визначення частки недополиву використано алгоритми нечіткої логіки. В якості вхідної змінної використовуються дані метеопрогнозу по опадах на наступний день. Вихідною змінною є допустима частка недополиву рослин на поточний день. Запропонована АСК вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур при крапельному зрошенні дозволяє підвищити точність керування вологістю завдяки оперативному врахуванню змінних збурень на об'єкт і забезпечити отримання планової врожайності при раціональному використанні енергетичних і водних ресурсів. Напрямком подальших досліджень слід вважати розробку концепції застосування інтелектуальних методів підтримки прийняття рішень в умовах багатокритеріальності в задачах оптимального керування вологозабезпеченістю сільськогосподарських культур. Це дозволить економити водні та енергетичні ресурси з одночасним забезпеченням отримання планового врожаю

Дисертація на здобуття вченого ступеня кандидату технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", м. Харків, 2016. У дисертації розглядається науково-практична задача ідентифікації фінансового стану підприємства в умовах нечітких даних про значення контрольованих фінансових показників. На основі аналізу традиційних методів рішення цієї задачі виявлено основний недолік традиційних методів ідентифікації: недостатній облік невизначеності вихідних даних. У зв'язку з цим удосконалені методи багатовимірного дискримінантного, кластерного та регресійного аналізу для випадку, коли вхідні дані – нечіткі числа. Для малої вибірки вихідних даних запропоновано процедуру побудови діагностичної експертної системи обробки інформації, яка об'єднує регресійний підхід та механізм логічного виведення. Для розрахунку регресійних коефіцієнтів використано метод попарних порівнянь. Запропоновано методи прогнозування корельованого часового ряду по малій вибірці вихідних даних, а також метод прогнозування ряду, заданого його вейвлет-моделлю.На основі розроблених методів побудована інформаційна технологія діагностування фінансового стану підприємства. Запропонована технологія, інтегрована в програмний комплекс оцінки кредитоспроможності позичальників банку, показала більш раннє виявлення погіршення фінансового стану позичальників у порівнянні з технологією, що раніше використовувалась у роботі. Отримані результати дозволили прийняти своєчасні управлінські рішення і запобігти збільшенню проблемної заборгованості в кредитному портфелі банку.
Thesis for scientific degree of candidate of technical sciences, specialty 05.13.06 – information technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute", Kharkov, 2016. The most important scientific and practical problem of identification of the financial condition of the company in terms of fuzzy data values controlled by financial indicators is considered in the thesis. Based on the analysis of traditional methods of solving this problem are identified the lack of them: insufficient consideration of the uncertainty of input data. In this regard, improved methods of multivariate discriminant analysis, cluster analysis and regression analysis for the case when the initial data – fuzzy numbers. For small sample output data suggested the procedure for building diagnostic information processing expert system that combines regression approach and Bayesian inference mechanism. The calculation of the regression coefficients method used pairwise comparisons. The method of predicting the time series correlated to the small sample of the original data, as well as a method of forecasting the series, given its wavelet model. On the basis of the developed methods based information technology diagnosis financial condition of the company. The proposed technology is integrated into the software package for the credit assessment of the bank borrowers showed more early detection of deterioration in the financial condition of borrowers compared to the old technology. The results obtained allowed to take timely management decisions and prevent increase of bad debts in the loan portfolio of the bank.