Построение Fuzzy-систем принятия решений

Авторы

  • Анна Седраковна Овакимян Russian-Armenian University image/svg+xml
  • Сирануш Гегамовна Саркисян Yerevan State University image/svg+xml
  • Алвард Альбертовна Зироян Российский государственный социальный университет image/svg+xml
  • Марина Алексеевна Мартынова Чеченский государственный педагогический университет

DOI:

https://doi.org/10.17308/meps.2017.10/1789

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.

Библиографические ссылки

Загрузки

Опубликован

2017-11-20

Выпуск

Раздел

Математические методы в экономике

Как цитировать

Построение Fuzzy-систем принятия решений. (2017). Современная экономика: проблемы и решения, 10, 48-55. https://doi.org/10.17308/meps.2017.10/1789