А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун - Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта

Просмотров: 2908

• Аннотация
• ОГЛАВЛЕНИЕ
• ПРЕДИСЛОВИЕ РЕДАКТОРА
• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1
• § 1.1. Два основных подхода к формализации нечеткости
• § 1.2. Виды областей значений функций принадлежности
• § 1.3. Гетерогенные нечеткие множества
• § 1.4. Виды областей определения функций принадлежности
• § 1.5. Нечеткие операторы
• 1.5,1. Треугольные нормы. Треугольной нормой (сокращенно і-нормой) называется двухместная действительная функция Т! [О, 1]Х[0, 1]-»-[0, 1], удовлетворяющая следующим условиям:
• 1.5.2. Треугольные конормы. Функция X- [0> 1] ^ [0> 1] “*■
• 1.5.3. Отрицания в теории нечетких множеств.
• 1.5.4. Нечеткие операторы как параметризованные семейства функций.
• § 2.1. Определение нечетких отношений
• § 2.2. Операции над нечеткими отношениями
• § 2.3. Свойства нечетких отношений
• § 2.4. Декомпозиция нечетких отношений
• § 2.5. Транзитивное замыкание нечетких отношений
• § 2.6. Классификация нечетких отношений
• § 2.7. Отношения сходства и различия
• § 2.8. Порядки и слабые порядки
• § 2.9. Приложения теории нечетких отношений
• ГЛАВА 3
• § 3.1. Основные виды показателей размытости
• § 3.2. Аксиоматический подход к определению показателей размытости НМ
• § 3.3. Метрический подход к определению показателей размытости НМ
• § 3.4. Связь показателя размытости с алгебраическими свойствами решетки НМ
• § 3.5. Другие подходы к определению показателей размытости
• ГЛАВА 4
• § 4.1. Методические замечания
• § 4.2. Нечеткие меры
• 4.2.1. Супераддитивные меры.
• 4.2.2. Субаддитивные меры. Меры правдоподобия.
• § 4.3. Особенности аппроксимации нечетких мер
• § 4.4. Нечеткие интегралы
• § 4.5. Применение нечетких мер и интегралов для решения слабо структурированных задач
• 4.5.1. Процесс субъективного оценивания.
• 4.5.2. Экспериментальное определение нечеткой меры.
• 4.5.3. Принятие решения в нечеткой обстановке.
• 4.5.4. Процесс обучения в нечеткой обстановке.
• 4.5.5. Применение нечеткого интеграла для оценки неопределенности НМ.
• ГЛАВА 5
• § 5.1. Свойства нечетких чисел
• § 5.3, Решение уравнений с нечеткими числами
• 5.3.1.       Уравнения с нечеткими отношениями и обычными математическими термами.
• 5.3.2.       Уравнения с обычными отношениями и нечеткими математическими термами. Широкий класс задач математического программирования в нечетких условиях и анализа нечетких си-
• § 5.5. Логико-лингвистическое описание сложных систем и {L—R) -аппроксимация
• 5.5.1.       Пример логико-лингвистического описания.
• 5.5.2.       Логико-лингвистическое описание систем.
• 5.5.3.       Построение многомерных алгоритмов нечеткого вывода (общий случай).
• 5.5.4.       Представление композиционного правила вывода с помощью меры возможности.
• 5.5.5. Применение структурированных лингвистических переменных для построения алгоритмов нечеткого вывода.
• 5.5.6. Применение (L — і? )-аппроксимации для построения алгоритмов нечеткого вывода.
• 5.5.7. Принцип двойственности в (L — Л)-аппроксимации.
• 5.5.8.       Особенности приближения экспериментальных функций принадлежности функциями (L — і?)-типа.
• 5.5.9.       Алгоритмы нечеткого вывода с применением {L — і?)- аппроксимации функций принадлежности.
• § 5.6. Методы точной интерпретации
• 5.6.1. Полная интерпретация.
• 5.6.2.       Вероятностная интерпретация.
• 5.6.3.       Минимаксная и комбинированная интерпретация.
• 5.6.4, Интерпретация по максимуму функции принадлежности.
• § 5.7. Особенности лингвистической аппроксимации
• § 5.8. Обратная задача для нечетких отношений
• § 5.9. Практическое использование логико-лингвистических моделей
• ГЛАВА 6
• § 6.1. Специальная нечеткая логика
• § 6.2. Многозначные н нечеткозначпая логики
• 6.2.1.       Многозначные логики.
• 6.2.2. Нечеткозначная логика.
• § 6.3. Теория приближенных рассуждеипіі
• 6.3.1. Трансляционные правила.
• 6.3.2.       Правила модификации.
• 6.3.3.       Правила вывода.
• 6.3.4. Композиционное правило вывода.
• 6.3.5. Вывод на универсальной шкале.
• § 6.4. Анализ методов приближенных рассуждений
• 6.4.1, Методы рассуждений на основе modus ponens.
• 6.4.2. Свойства нечеткой импликации.
• 6.4.3. Применение приближенных рассуждений в прикладных задачах.
• § 7.1. Нечеткий язык и его свойства
• § 7.2. Нечеткие грамматики и их свойства
• § 7.3. Порождение языков нечеткими грамматиками
• § 7.4. Описание нечетких регулярных языков регулярными выражениями
• § 7.5. Определение нечеткого автомата
• § 7.7. Нечеткие регулярные грамматики и автоматы
• § 7.8. Реализация нечеткими автоматами временных соотношений*)
• 7.8.1. Нечеткая логика времени.
• 7.8.2. Секвенциальные автоматы.
• 7.8.3. Нечеткие секвенциальные автоматы.
• ГЛАВА 8
• § 8,1. Определение нечеткого алгоритма
• § 8.2. Способы выполнения нечетких алгоритмов
• § 8.3. Представленпе нечеткого алгоритма в виде графа
• § 8.4. Алгоритмы обучения
• 8.4.1. Обучающийся нечеткий автомат.
• 8.4.2. Обучение на основе условной нечеткой меры.
• 8.4.3.       Адаптивный нечеткпп логический регулятор.
• 8.4.4.       Алгоритм формирования нечеткого отношения предпочтения.
• 8.4.5. Алгоритм уточнения лингвистических критериев.
• § 8.5. Описание простейших нечетких алгоритмов
• 8.5.1. Нечеткий логический регулятор процесса теплообмена [30].
• 8.5.2.       Управление паровой машиной [35].
• 8.5.4.       Другие приложения описанного подхода.
• ГЛАВА 9
• § 9.1. Модели нечеткого математического программирования
• § 9.2. Модели нечеткой ожидаемой полезности
• § 9.3. Нечеткие модели коллективных решений
• § 9.4. Нечеткие модели многокритериальных задач
• § 9.5. Динамические модели принятия решения
• § 9.6. Лингвистические модели принятия решений
• ГЛАВА 10
• § 10.1. Основные группы методов
• § 10.2. Прямые методы для одного эксперта
• § 10.3. Косвенные методы для одного эксперта
• § 10.4. Прямые методы для группы экспертов
• § 10.5. Косвенные методы для группы экспертов
• § 10.6. Методы построения терм-множеств
• ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ
• СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
• ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ

Похожие книги

А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун - Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта

- Досвід дослідження функціональних асиметрій людини в нормі та при патології – Карпенко Ю.С.

О.А.Кривопишина - Психологія творчості. Конспект лекцій

С.М. Ілляшенко - Управління інноваційним розвитком. Конспект лекцій

В.М.Олійник - Інформаційні системи і технології у фінансах. Конспект лекцій