Достовірність в нечітких системах логічного виведення

Запропоновано підхід до знаходження числових характеристик вихідних даних в системах нечіткого логічного виведення. Такі характеристики обчислюються на основі ймовірносних оцінок нечітких подій та узагальнених на нечіткий випадок формул Баєса і називаються достовірностями нечітких подій. Предложен п...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Кибернетика и системный анализ
Datum:2017
ISSN:0023-1274
Hauptverfasser: Провотар, О.І., Провотар, О.О.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут кібернетики ім. В.М. Глушкова НАН України 2017
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/144807
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Zitieren:Достовірність в нечітких системах логічного виведення / О.І. Провотар, О.О. Провотар // Кибернетика и системный анализ. — 2017. — Т. 53, № 6. — С. 54–63. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Запропоновано підхід до знаходження числових характеристик вихідних даних в системах нечіткого логічного виведення. Такі характеристики обчислюються на основі ймовірносних оцінок нечітких подій та узагальнених на нечіткий випадок формул Баєса і називаються достовірностями нечітких подій. Предложен подход к определению числових характеристик исходных данных в системах нечеткого логического вывода. Такие характеристики вычисляются на основании вероятностных оценок нечетких событий и обобщенных на нечеткий случай формул Байеса и называются достоверностями нечетких событий. The authors propose an approach to find numerical characteristics of initial data in fuzzy inference systems. Such characteristics are calculated on the basis of probabilistic estimates and generalization of Bayesian formula for fuzzy events and are called the credibility of fuzzy events.
ISSN:0023-1274