Теория - нечеткое множество
Cтраница 3
Существует легенда о том, что теория нечетких множеств была придумана Заде в результате спора со своим другом относительно того, чья жена более привлекательна. Термин привлекательная является неопределенным, что и вынудило Заде сформулировать концепцию, которая выражает нечеткие понятия в числовой форме. [31]
Следующими фундаментальными понятиями, используемыми в теории нечетких множеств, являются нечеткая и лингвистическая переменные. [32]
При использовании методов, основанных на теории нечетких множеств, в случае применения нечетких чисел к прогнозу параметров от ЛПР требуется задавать расчетный интервал значений прогнозируемых параметров. Здесь возникают инженерные преимущества метода, основанного на нечеткостях, так как исследователь оперирует не косвенными оценками ( к которым относятся и вероятности), а прямыми проектными данными о разбросе параметров, что применяется в практике интервального подхода к проектным оценкам. [33]
Мы полагаем, что использование аппарата теории нечетких множеств для формализации причинно-следственных связей между показателями системы является наиболее подходящим, поскольку позволяет описать как точно определенные, так и предполагаемые взаимосвязи в стратегических картах. Кроме того, благодаря особенностям нечеткой математики в рамках данного подхода практически не используется априорная информация, не зависящая от мнения эксперта. С другой стороны, процедура получения информации от экспертов ( руководителей, формирующих стратегию компании) достаточно проста и позволяет использовать весь объем информации, которым они располагают. [34]
Таким образом, показана возможность применения теории нечетких множеств для решения задач проектирования ХТС. [35]
В заключение затронуты математические концепции полиоптимизации и теория нечетких множеств в порядке подготовки к более подробному рассмотрению решений, ориентированных на множество целей. [36]
В этой главе предлагается новый подход применения теории нечетких множеств для построения вспомогательных функций при решении исходной задачи исследования ХТС. Модифицированные вспомогательные функции, построенные на основе функций принадлежности так называемых нечетких множеств допустимых и оптимальных значений параметров исследуемой ХТС, обусловленных самим процессом приближения к цели и выполнению ограничений, обладают следующими достоинствами по сравнению с обычными штрафными функциями: свойствами нормированное и селективности, простотой и универсальностью описания любых видов функций ограничений и целей исходных задач исследования ХТС. [37]
В настоящей главе базовые понятия и определения теории нечетких множеств будут представлены в виде, удобном для не обладающего специальной математической подготовкой читателя ( пп. [38]
Экспертный диагностический комплекс реализован на основе аппарата теории нечетких множеств и качественных описаний. [39]
Каждая из этих эвристик имеет прямое отношение к теории нечетких множеств. На самом деле мы увидим, что смешение нечетких функций принадлежности с вероятностью было преодолено Кахнеманом, Тверски и их последователями. Многие примеры иррационального поведения, найденные бихевиористами, демонстрируют различие между использованием теории вероятностей и теорией нечетких множеств. В последующих разделах показаны смещения, которые являются следствием использования эвристик в принятии решений. Мы обсудим их здесь в контексте нечетких множеств и рыночной неэффективности. [40]
При модификации метода решающих матриц был использован аппарат теории нечетких множеств. [41]
Строгая булева модель и модель, использующая методы теории нечетких множеств, требуют меньших объемов вычислений ( при индексировании и оценке соответствия документов запросу), чем другие модели. Они менее сложны алгоритмически и предъявляют не очень жесткие требования к другим ресурсам, таким как дисковое пространство для хранения представлений документов. [42]
Модели представления знаний, использующие исчисление предикатов и теорию нечетких множеств, называют логико-лингвистическими моделями представления знаний. Это адаптивные логико-лингвистические МПЗ, приспосабливающиеся к изменению свойств и условий функционирования объекта, а также отображающие возникающие при этом разнообразные текущие и полные ситуации. [43]
 |
Функция принадлежности нечеткого множества. а выпуклое нечеткое множество. б невыпуклое нечеткое множество. [44] |
Заде принцип обобщения является одной из основных идей в теории нечетких множеств. Он позволяет - обобщать регулярным способом обычные математические понятия для оперирования с нечеткими объектами. В основе принципа обобщения лежит определение образа нечеткого множества при обычном ( не нечетком) отображении. [45]
Страницы: 1 2 3 4