рус      eng

Том 10, № 1, 2015

  • Лотфи А. Заде
    «Нечеткие множества»
    Нечеткое множество это класс объектов с континуумом степеней принадлежности. Такое множество характеризуется функцией принадлежности (характеристической функцией), которая присваивает каждому объекту степень принадлежности, принимающую значение между нулем и единицей. На эти множества распространены понятия включения, объединения, пересечения, дополнения, отношения, выпуклости и др., и установлены различные свойства этих понятий в контексте нечетких множеств. В частности, доказана теорема о разделимости для выпуклых нечетких множеств не требующая, чтобы нечеткие множества были непересекающимися.

    Ресурсы: первая страница статьи.

  • Батыршин И.З.
    «Меры ассоциации правдоподобных событий»
    В статье рассматриваются общие методы построения нестатистических мер ассоциации на множестве с заданной инволютивной операцией. Мера ассоциации определяется как функция, обладающая свойствами коэффициента корреляции Пирсона. Предлагаются методы построения мер ассоциации на [0,1] с помощью генераторов инволютивных отрицаний. Приводятся примеры мер ассоциации на [0,1], полученных на основе генераторов отрицания Ягера и операций псевдоразностей, связанных с базовыми t-конормами.

    Ключевые слова: мера ассоциации, коэффициент корреляции, нечеткое отрицание, инволюция, мера сходства, t-конорма.

    Ресурсы: первая страница статьи.

    Библиографическая ссылка
    Батыршин И.З. Меры ассоциации правдоподобных событий // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2015. Т. 10, № 1. С. 23-34.
  • Рзаев Р., Джамалов З., Мехтиев Т., Гасанов В.
    «Моделирование временных рядов на основе нечеткого анализа позиционно-бинарных составляющих исторических данных»
    Предлагаются новые прогностические модели волатильного временного ряда, основанные на нечетком анализе позиционно-бинарных составляющих исторических данных. Одними из принципиальных отличительных особенностей предлагаемых моделей являются правила фаззификации исторических данных и дефаззификации нечетких прогнозов. В контексте данного исследования предложен новый критерий для оценки степени адекватности моделей, основанный на применении метрики Хэмминга, который наравне с классическими статистическими критериями оценки был применен для оценки полученных результатов.

    Ключевые слова: временной ряд, нечеткое множество, нечеткий прогноз, нечеткое отношение, точечная оценка, расстояние Хэмминга.

    Ресурсы: первая страница статьи.

    Библиографическая ссылка
    Рзаев Р., Джамалов З., Мехтиев Т., Гасанов В. Моделирование временных рядов на основе нечеткого анализа позиционно-бинарных составляющих исторических данных // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2015. Т. 10, № 1. С. 35-73.
  • Зотов М.А., Тулупьев А.Л., Сироткин А.В.
    «Статистические оценки сложности прямого и жадного алгоритмов синтеза вторичной структуры алгебраических байесовских сетей»
    В статье рассматриваются алгоритмы прямого и жадного синтеза минимального графа смежности. Проведен сравнительный статистический анализ времени работы указанных алгоритмов на основе вычислительных экспериментов со специально сгенерированными наборами входных данных. Для генерации тестовых данных был разработан алгоритм генерации нагрузок вершин графа смежности с заданными характеристиками. Результаты статистического анализа отношений скорости работы двух алгоритмов позволили выделить три поддиапазона мощности наборов вершин графов смежности: в поддиапазоне 5--35 жадный алгоритм работает существенно быстрее прямого, в поддиапазоне 60--105 прямой алгоритм работает существенно быстрее жадного, а в поддиапазоне 35--60 выигрыш в скорости зависит от конкретного набора данных. Кроме того, можно ожидать, что в диапазоне 5--60 будет обнаружено некоторое число статистических выбросов, сигнализирующих об особенностях в соответствующих наборах исходных данных.

    Ключевые слова: представление неопределенности, алгебраические байесовские сети, вероятностные графические модели, фрагмент знаний, знания с неопределенностью, логико-вероятностный вывод, статистическое исследование сложностей алгоритмов.

    Ресурсы: первая страница статьи.

    Библиографическая ссылка
    Зотов М.А., Тулупьев А.Л., Сироткин А.В. Статистические оценки сложности прямого и жадного алгоритмов синтеза вторичной структуры алгебраических байесовских сетей // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2015. Т. 10, № 1. С. 75-91.
  • Торопова А.В., Суворова А.В., Тулупьев А.Л.
    «Диагностика согласованности в модели для оценивания интенсивности социально-значимого поведения»
    Предложен подход для диагностики согласованности свидетельств в модели социально-значимого поведения, основанной на сведениях об интервалах между особыми эпизодами поведения. Описано расширение модели, рассмотрены примеры получения оценки согласованности. Предложены возможные дальнейшие усовершенствования модели.

    Ключевые слова: диагностика, оценка согласованности, социально-значимое поведение, последние эпизоды, байесовские сети доверия.

    Ресурсы: первая страница статьи.

    Библиографическая ссылка
    Торопова А.В., Суворова А.В., Тулупьев А.Л. Диагностика согласованности в модели для оценивания интенсивности социально-значимого поведения // Нечеткие системы и мягкие вычисления. 2015. Т. 10, № 1. С. 93-107.

Назад