AKTUALIZACJA ROZPROSZONEJ BAZY WIEDZY SYSTEMU ERGATYCZNEGO ZA POMOCĄ METODY KLASYFIKACJI ROZMYTEJ
Viktor Perederiy
viperkms@yandex.uaNikolaev Sukhomlinskii National University, Department of Computer Systems and Networks (Ukraina)
Eugene Borchik
Nikolaev Sukhomlinskii National University, Department of Computer Systems and Networks (Ukraina)
Abstrakt
W pracy zaproponowano metodę aktualizacji rozproszonej bazy wiedzy systemu ergatycznego (system maszyna-człowiek) używając rozmytej klasyfikacji. Rozważono przykłady formułowania zapytań, wybór alternatywnych decyzji z bazy wiedzy, zgodnie z wartościami parametrów wejściowych. Celem znalezienia optymalnych rozwiązań zastosowano algorytmy genetyczne. Do automatyzacji obliczeń zastosowano pakiet MATLAB.
Słowa kluczowe:
baza wiedzy, klasyfikacja rozmyta, funkcje przynależności, obiektyBibliografia
Asuncion A., Newman D.J.: UCI Machine Learning Repository. Irvine (USA), University of California, School of Information and Computer Science, 2007.
Google Scholar
Kovalenko I.I.: Koncepciya postroeniya sistemnyx informacionnyx texnologij podderzhki ekspertnogo analiza scenariev [The concept of building system information technologies of support expert analysis of scenarios]. Kovalenko I.I., Perederij V.I., Shved A.V.: Sistemnі texnologії [System technologies]. Regional interuniversity collection of scientific works, 6 (71), 2010, p. 74–88 (in Russian).
Google Scholar
Perederij V. I.: Zastosuvannya merezhі Bajesa z ocіnki stupenya znachimostі vplivayuchix faktorіv na operatora v avtomatizovanix sistemax prijnyattya relevantnix rіshen [Application of Bayesian network assess the significance of the influencing factors on the operator in automated systems relevant decision-making]. Perederij V.I., Litvinenko V.I.: Komp’yuternі nauki ta іnformacіjnі texnologії [Computer Science and Information Technology]. Bulletin of the National University "Lviv Polytechnic". 733/2012, pp. 120-128 (in Ukrainian).
Google Scholar
Rotshtejn A.P.: Intellektualnye texnologii identifikacii: nechetkaya logika, geneticheskie algoritmy, nejronnye seti [Intellectual identification technologies: fuzzy logic, genetic algorithms, neural networks]. Universum, Vinnitsa 1999 (in Russian).
Google Scholar
Sapronov Yu.G.: Ekspertiza i diagnostika obektov i sistem servisa [Examination and diagnostics of objects and systems of service]. Academia, Мoscow 2008 (in Russian).
Google Scholar
Shtovba S.D.: Vvedenie v teoriyu nechetkix mnozhestv i nechetkuyu logiku [Introduction to the theory of fuzzy sets and fuzzy logic]. http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1, (in Russian).
Google Scholar
Uzga-Rebrovs O.: Nenoteiktibu parvaldisana 3 [Uncertainty in management 3] Rezekne, 2010 (in Latvian).
Google Scholar
http://matlab.exponenta.ru/fuzzylogic/book1/1_7_5_5.php
Google Scholar
Autorzy
Viktor Perederiyviperkms@yandex.ua
Nikolaev Sukhomlinskii National University, Department of Computer Systems and Networks Ukraina
Autorzy
Eugene BorchikNikolaev Sukhomlinskii National University, Department of Computer Systems and Networks Ukraina
Statystyki
Abstract views: 145PDF downloads: 42
Licencja
Utwór dostępny jest na licencji Creative Commons Uznanie autorstwa – Na tych samych warunkach 4.0 Miedzynarodowe.
