Діагностика на основі багатовимірних нечітких відношень

Ротштейн, Олександр Петрович; Ракитянська, Ганна Борисівна; Rotshtein, O. P.; Rakytyanska, H. B.; Ротштейн, А. П.; Ракитянская, А. Б.

Повний запис метаданих

Поле DC	Значення	Мова
dc.contributor.author	Ротштейн, Олександр Петрович	-
dc.contributor.author	Ракитянська, Ганна Борисівна	-
dc.contributor.author	Rotshtein, O. P.	-
dc.contributor.author	Rakytyanska, H. B.	-
dc.contributor.author	Ротштейн, А. П.	-
dc.contributor.author	Ракитянская, А. Б.	-
dc.date.accessioned	2015-12-03T15:07:08Z	-
dc.date.available	2015-12-03T15:07:08Z	-
dc.date.issued	2015	-
dc.identifier.citation	Ротштейн, О. П. Діагностика на основі багатовимірних нечітких відношень / О. П. Ротштейн, Г. Б. Ракитянська // Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал. – 2015. – № 2. – С. 97–111. – Бібліогр.: 12 назв.	uk
dc.identifier.uri	https://ela.kpi.ua/handle/123456789/14170	-
dc.language.iso	uk	uk
dc.title	Діагностика на основі багатовимірних нечітких відношень	uk
dc.title.alternative	Diagnosis based on multivariable fuzzy relations	uk
dc.title.alternative	Диагностика на основе многомерных нечетких отношений	uk
dc.type	Article	uk
thesis.degree.level	-	uk
dc.format.pagerange	С. 97–111	uk
dc.status.pub	published	uk
dc.publisher.place	Київ	uk
dc.source.name	Системні дослідження та інформаційні технології : міжнародний науково-технічний журнал	uk
dc.subject.udc	681.5.015:007	uk
dc.description.abstractuk	Розглянуто відновлення причин (діагнозів) за спостережуваними наслідками (симптомами) на основі багатовимірних нечітких відношень і розширеного композиційного правила виведення. Проектування нечіткої системи діагностики полягає у розв’язанні нечітких логічних рівнянь сумісно з налаштуванням нечітких відношень на основі експертно-експериментальної інформації. Запропоновано метод розв’язання систем нечітких логічних рівнянь з розширеною max-min композицією. Доведено властивості множини розв’язків таких систем. Задачу знаходження множини розв’язків сформульовано у вигляді задачі оптимізації, для розв’язання якої використано генетико-нейронний підхід. Налаштування полягає у виборі таких функцій належності нечітких причин і наслідків, а також нечітких відношень, які мінімізують різницю між модельними і експериментальними результатами діагностики. Запропонований підхід проілюстровано комп’ютерним експериментом і прикладом технічної діагностики.	uk
dc.description.abstracten	This paper deals with restoration of the causes (diagnoses) through the observed effects (symptoms) on the basis of multivariable fuzzy relations and the extended compositional rule of inference. The design of a diagnostic fuzzy system consists of solving fuzzy relational equations together with tuning of fuzzy relations on the basis of information from experts and experiments. We propose a method for solving fuzzy relational equations with the extended max-min composition. We also prove the properties of the solution set for such systems. The problem of finding the solution set is formulated in the form of the optimization problem, which is solved using genetic algorithms and neural networks. The essence of tuning consists of the selection such membership functions for fuzzy causes and effects, and also fuzzy relations, which minimize the difference between model and experimental results of a diagnosis. The proposed approach is illustrated by the computer experiment and the example of a technical diagnosis.	uk
dc.description.abstractru	Рассмотрено восстановление причин (диагнозов) по наблюдаемым следствиям (симптомам) на основе многомерных нечетких отношений и расширенного композиционного правила выведения. Проектирование нечеткой системы диагностики состоит в решении нечетких логических уравнений совместно с настройкой нечетких отношений на основе экспертно-экспериментальной информации. Предложен метод решения систем нечетких логических уравнений с расширенной max-min композицией. Доказаны свойства множества решений таких систем. Задача нахождения множества решений сформулирована в виде задачи оптимизации, для решения которой используется генетико-нейронный подход. Настройка состоит в выборе таких функций принадлежности нечетких причин и следствий, а также нечетких отношений, которые минимизируют отличие между модельными и экспериментальными результатами диагностики. Предложенный подход проиллюстрирован компьютерным экспериментом и примером технической диагностики.	uk
dc.publisher	Політехніка	uk
Розташовується у зібраннях:	Системні дослідження та інформаційні технології: міжнародний науково-технічний журнал, № 2

Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.