Academic Journal
Математическое обеспечение и программный комплекс формирования нечетко-продукционных баз знаний для экспертных диагностических систем
| Τίτλος: | Математическое обеспечение и программный комплекс формирования нечетко-продукционных баз знаний для экспертных диагностических систем |
|---|---|
| Πηγή: | Фундаментальные исследования. |
| Στοιχεία εκδότη: | Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания", 2013. |
| Έτος έκδοσης: | 2013 |
| Θεματικοί όροι: | СЛОЖНЫЙ ОБЪЕКТ, ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ, НЕЧЕТКО-ПРОДУКЦИОННОЕ ПРАВИЛО, НЕЧЕТКАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, БАЗА ЗНАНИЙ, ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА, ДИАГНОСТИКА |
| Περιγραφή: | В данной работе решается задача автоматизации формирования баз знаний экспертных систем, предназначенных для диагностики состояния сложных объектов. Описывается разработанное математическое обеспечение. Предлагаются методики группировки параметров объекта диагностики и построения совокупности систем нечетко-продукционных правил. Указывается, что построенная совокупность систем правил является параметрической нечетко-продукционной моделью состояния объекта, параметрами которой являются функции принадлежности, веса условий и достоверность каждого правила. Для идентификации значений параметров модели предлагается специально разработанная нечеткая нейронная сеть. В процессе ее обучения производится параметрическая адаптация модели к имеющимся данным. Результатом обучения нечеткой нейронной сети является сформированная база знаний экспертной системы как совокупность систем нечетко-продукционных правил с идентифицированными значениями параметров. Разработанный программный комплекс, в основу которого заложены предложенные методики, модели и алгоритмы, позволяет автоматизировать все этапы интеллектуального анализа данных. Для оценки эффективности разработанного математического обеспечения выполнены исследования по аппроксимации зависимостей в известных наборах данных. Эксперименты показали, что получаемые системы правил обладают высокой классифицирующей способностью, что указывает на возможность эффективного использования программного комплекса для формирования баз знаний экспертных диагностических систем. In this paper solves the problem of automating the knowledge bases generation of expert diagnostic systems. Describes the developed mathematical and software. The techniques of grouping object parameter diagnostics and constructing of a set of fuzzy production rules are offered. Constructed a systems of rules is a parametric fuzzy-production model of an object state. The parameters of the model are membership functions, weights conditions and certainty factors of each rule. For identify the parameters of the model are specially designed fuzzy neural network. In the process of learning is performed parametric adaptation of the model to the data. The result of learning fuzzy neural network is generated by a knowledge base of the expert system as sets of fuzzy production rules with the identified parameter values. Developed software based on methods, models and algorithms allows to automate all phases of the data mining. To evaluate the efficiency of the developed mathematical software conducted researches on approximation of the dependencies in the known data sets. The experiments showed that the resulting sets of rules for classifying the ability to have a high. Thus developed mathematical and software can be used effectively to generate knowledge bases of expert diagnostic systems. |
| Τύπος εγγράφου: | Article |
| Περιγραφή αρχείου: | text/html |
| Γλώσσα: | Russian |
| ISSN: | 1812-7339 |
| Σύνδεσμος πρόσβασης: | http://cyberleninka.ru/article/n/matematicheskoe-obespechenie-i-programmnyy-kompleks-formirovaniya-nechetko-produktsionnyh-baz-znaniy-dlya-ekspertnyh http://cyberleninka.ru/article_covers/15384842.png |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.od......2806..b49bb5e6e99a045e452bcd0c87001d60 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| ISSN: | 18127339 |
|---|