рус 
Том 6, № 1, 2011
- К 90-летию Лотфи Заде
- Молодцов Д.А.
«Мягкие множества и прогнозирование»
Предлагается методология работы с прогнозами, значениями которых являются мягкие множества. Введены критерии оценки качества и размеров прогноза. Приведены возможные процедуры оптимального отбора множественных прогнозов. Предлагается понятие портфеля мягких прогнозов. Доказана сводимость процедуры оптимального отбора для портфеля мягких прогнозов к конечному перебору.Ключевые слова: мягкие множества, мягкий прогноз, портфель мягких прогнозов, методология мягкого прогнозирования.
Ресурсы: первая страница статьи, elibrary.ru.
- Броневич А.Г., Мельниченко А.С.
«Автоматическая аннотация изображений на основе классификации статистических классов»
В данной работе рассматривается проблема автоматического аннотирования изображений набором ключевых слов, что позволяет осуществлять поиск изображений в больших коллекциях по текстовому запросу. Рассматривается общая схема аннотации с использованием глобальных низкоуровневых признаков изображений, представляемых как статистические классы. С помощью процедуры классификации статистических классов, основанной на предлагаемой мере включения, производится построение вторичных информативных признаков изображений, по которым и производится классификация изображений по ключевым словам.Ключевые слова: автоматическая аннотация изображений, поиск изображений, низкоуровневые признаки, классификация, статистические классы, меры включения.
Ресурсы: первая страница статьи, elibrary.ru.
- Берштейн Л.С., Боженюк А.В.
«Нечеткие инварианты нечетких графов и гиперграфов»
Большинство изоморфных преобразований нечетких графов и гиперграфов изменяет их внешнее представление. В связи с этим представляет интерес рассмотрение их нечетких инвариантов. В работе рассмотрены нечеткие инварианты: нечеткое множество внутренней устойчивости, нечеткое множество внешней устойчивости, нечеткое хроматическое множество нечеткого графа, а также нечеткие хроматические множества первого и второго рода нечеткого гиперграфа. Приведены их примеры.Ключевые слова: нечеткий граф, нечеткий гиперграф, нечеткое множество внутренней устойчивости, нечеткое множество внешней устойчивости, нечеткое хроматическое множество, степень разделимости.
Ресурсы: первая страница статьи, elibrary.ru.
- Филатова Н.Н., Миловидов А.
«Анализ и интерпретация аудиограмм в пространстве нечетких признаков»
В статье рассмотрен алгоритм автоматического анализа топологических характеристик ломаных, построенных по точкам, с нечеткими оценками ординат. Для описания отрезков ломаной используется аппарат нечетких множеств. Введена новая шкала для числового представления лингвистических оценок. Алгоритм позволяет выделить шесть топологических признаков ломаных линий, каждая из которых представляет собой кривую порогов слышимости.Ключевые слова: нечеткая оценка, аудиограмма, интерпретация.
Ресурсы: первая страница статьи, elibrary.ru.
- Ульянов С.В., Литвинцева Л.В., Мишин А.А., Сорокин С.В., Фукуда Т., Тятюшкина О.Ю., Колбенко Е.В., Нефедов Н.Ю., Петров С.П., Полунин А.С.
«Парадокс» квантовой самоорганизации баз знаний и робастные интеллектуальные системы управления»
Обсуждается разработанная методология, физические и логические особенности проектирования робастных структур интеллектуальных систем управления, функционирующих в условиях риска и непредвиденных (нештатных) ситуациях управления. Рассматривается технология квантовых и мягких вычислений как базисный инструментарий для извлечения, обработки и формирования объективных знаний. Обобщенный квантовый алгоритм самоорганизации, содержащий как частный случай структуру алгоритма управления самоорганизацией робастных баз знаний, составляет основу обоснования существования нового парадокса квантовых эффектов (полезного технического эффекта) в проектировании робастных баз знаний из неробастных классических аналогов баз знаний. Достижение введенного нового физического (термодинамического) критерия оптимального распределения уровней устойчивости, управляемости и робастности является целью применения квантового алгоритма управления самоорганизацией баз знаний, используемого в контуре управления в реальном времени.Ключевые слова: интеллектуальное управление, робастность, квантовый алгоритм, самоорганизация, принцип минимума производства энтропии.
Ресурсы: первая страница статьи, elibrary.ru.