рус 
Том 4, № 1, 2009
- Lotfi A. Zadeh
«Generalized Theory of Uncertainty (GTU) – Principal Concepts and Ideas» (на англ. языке)
Uncertainty is an attribute of information. The path-breaking work of Shannon has led to a universal acceptance of the thesis that information is statistical in nature. Concomitantly, existing theories of uncertainty are based on probability theory. The generalized theory of uncertainty (GTU) departs from existing theories in essential ways. First, the thesis that information is statistical in nature is replaced by a much more general thesis that information is a generalized constraint, with statistical uncertainty being a special, albeit important case. Equating information to a generalized constraint is the fundamental thesis of GTU. Second, bivalence is abandoned throughout GTU, and the foundation of GTU is shifted from bivalent logic to fuzzy logic. As a consequence, in GTU everything is or is allowed to be a matter of degree or, equivalently, fuzzy. Concomitantly, all variables are, or are allowed to be granular, with a granule being a clump of values drawn together by a generalized constraint. And third, one of the principal objectives of GTU is achievement of NL-capability, that is, the capability to operate on information described in natural language. NL-capability has high importance because much of human knowledge, including knowledge about probabilities, is described in natural language. NL-capability is the focus of attention in the present paper.Ресурсы: первая страница статьи, elibrary.ru.
- Зенина Н.В., Борисов А.Н.
«Нейронные сети для анализа транспортных потоков»
С увеличением размеров грузовых и пассажирских перевозок возросла интенсивность движения в городах. Возникла необходимость в обеспечении более эффективного и безопасного управления движением транспортных потоков. Цель работы -- прогнозирование интенсивности транспортного потока на базе искусственной нейронной сети для получения данных, необходимых при проектировании и развитии улично - дорожной сети. На примере продемонстрировано применение прогноза на существующих данных, собранных в городе Рига. Для оценки точности модели и вклада параметров проведён анализ чувствительности и весовых соединений. Проверка предиктора по данным за неделю продемонстрировала удовлетворительное качество прогноза.Ключевые слова: транспортные потоки, прогнозирование, искусственные нейронные сети.
Ресурсы: elibrary.ru.
- Гордеев Р.Н.
«Некоторые свойства нечетких отношений подобия»
В работе рассматриваются нечеткие отношения подобия, заданные на конечных множествах при помощи t-норм, t-конорм и функций агрегации. Установлены необходимые и достаточные свойства t-норм и t-конорм, при которых нечеткие отношения являются отношениями подобия.Ключевые слова: t-норма, t-конорма, функция агрегации, нечеткое отношение подобия.
Ресурсы: elibrary.ru.
- Новикова В.Н.
«Нечеткая стохастическая транспортная задача»
В статье продолжается исследование, начатое в [Новикова, 2007]. Полученные в них методы решения задач возможностно-вероятностного программирования специфицируются для нечеткой стохастической транспортной задачи в двух постановках. Результаты демонстрируются на примере.Ключевые слова: нечеткая величина, нечеткая случайная величина, нечеткая стохастическая транспортная задача.
Ресурсы: elibrary.ru.