Технологія моделювання на основі нечітких байєсівських мереж довіри

Представлені основні компоненти інформаційної технології індуктивного моделювання причинно-наслідкових зв’язків в умовах невизначеності на основі нечітких байєсівських мереж довіри. Технологія побудована на основі органічного поєднання методів теорії мереж довіри та теорії нечітких множин. Представл...

Ausführliche Beschreibung

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Datum:2010
Hauptverfasser: Парасюк, І.М., Костукевич, Ф.В.
Format: Artikel
Sprache:Ukrainisch
Veröffentlicht: Інститут програмних систем НАН України 2010
Schlagworte:
Online Zugang:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/14679
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:Технологія моделювання на основі нечітких байєсівських мереж довіри/ І.М. Парасюк, Ф.В. Костукевич// Пробл. програмув. — 2010. — № 2-3. — С. 584-592. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Institution

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Beschreibung
Zusammenfassung:Представлені основні компоненти інформаційної технології індуктивного моделювання причинно-наслідкових зв’язків в умовах невизначеності на основі нечітких байєсівських мереж довіри. Технологія побудована на основі органічного поєднання методів теорії мереж довіри та теорії нечітких множин. Представлені компоненти реалізують повний цикл імовірнісного оцінювання та прогнозування станів досліджуваних систем в умовах невизначеності, а також візуалізацію отриманих результатів. The basic components of information technology of inductive design of causal relationships are presented in the conditions of uncertainty on the basis of fuzzy belief Bayesian network. Technology is built on the basis of organic combination of methods of theory of belief network and theory of fuzzy sets. The presented components will realize the complete cycle of probabilistic evaluation and prognostication of the states of the investigated systems in the conditions of uncertainty, and also visualization of the got results.
ISSN:1727-4907