Нечітке логічне виведення на основі теорії питальників

• Published in: Штучний інтелект
• Date: 2018
• Main Author: Шушура, О.М.
• Format: Article
• Language: Ukrainian
• Published: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2018
• Subjects: Прикладні інтелектуальні технології та системи
• Online Access: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162365
• Journal Title: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Cite this: Нечітке логічне виведення на основі теорії питальників / О.М. Шушура // Штучний інтелект. — 2018. — № 1 (79). — С. 56-61. — Бібліогр.: 10 назв. — укр.

Моделі прийняття рішень на основі нечіткого виведення отримали значне розповсюдження при управлінні складними системами. При зростанні кількості нечітких продукцій у базах знань актуальним постає завдання підвищення ефективності процедур нечіткого виведення. У роботі запропоновано для проведення нечіткого логічного виведення застосовувати побудову відповідного питальника на основі методів теорії питальників. Показана відповідність структури нечіткої бази знань базовим характеристикам питальників, наведено реалізацію процедур нечіткого виведення на основі обробки графа питальника. Результати роботи можуть бути використані при розробці інформаційних технологій для управління складними системами на основі нечіткої логіки. Decision-making models based on fuzzy output have become widespread in the control of complex systems. With the increasing in the number of fuzzy products in knowledge bases, the task of increasing the effectiveness of fuzzy inference procedures is urgent. In the paper, it is proposed to use the construction of the corresponding questionnaire based on the methods of the questionnaire theory for carrying out the fuzzy logical inference. The correspondence of the structure of the fuzzy knowledge base to the basic characteristics of the questioners is shown, and the implementation of fuzzy output procedures is based on the processing of the questionnaire graph. The results of work can be used in the development of information technology to manage complex systems based on fuzzy logic.