Построение Fuzzy-систем принятия решений

  • Анна Седраковна Овакимян Российско-Армянский университет
  • Сирануш Гегамовна Саркисян Ереванский государственный университет
  • Алвард Альбертовна Зироян Российский государственный социальный университет
  • Марина Алексеевна Мартынова Чеченский государственный педагогический университет
Ключевые слова: ассоциативные правила, Data Mining, кластерная обработка данных, нечеткие множества, нечеткие ассоциативные правила, нечеткая логика, система принятия решения

Аннотация

Цель: исследовать задачу построения систем принятия решений на основе имеющегося большого объема распрeделенных по узлам вы- числительного кластера данных, характеризующих предметную область. Обсуждение: построение систем принятия решений, которые, как правило, реализуются в виде экспертных систем, является трудоемкой задачей по двум причинам. Ее решение требует привлечения высококвалифицированных экспертов в данной предметной области для обеспечения системы экспертными знаниями, а эффективная реализация системы логического вывода обеспечит принятие экспертной системой правильного решения. Поэтому актуальной является задача автоматизации процесса генерации экспертных знаний, построения и реализации гибких и интеллектуальных систем принятия решений. Результаты: предложен подход к генерации экспертных знаний, основанный на одном из методов интеллектуального анализа данных (Data Mining), а именно: методе ассоциативных правил, позволяющем выявлять скрытые в данных зависимости и закономерности. Данный подход универсален относительно предметной области. Сгенерированная Fuzzy-система может предсказать значения требуемых показателей или помочь принять решение в соответствующей предметной области на основе имеющихся текущих данных.

Скачивания

Данные скачивания пока не доступны.
Опубликован
2017-11-20
Раздел
Математические методы в экономике