Модели и алгоритмы нечеткого вывода в задачах интеллектуального анализа данных

Аннотация

Рассматриваются модели и алгоритмы нечеткого вывода в задачах интеллектуального анализа данных, таких как классификация, прогнозирование и принятие решения. Предлагается нейро-нечеткий алгоритм синтеза систем нечеткого вывода (СНВ). Описывается двухэтапный адаптивный алгоритм синтеза СНВ. На первом этапе производится кластеризация исходных нечетких параметров с целью сокращения числа входных параметров нечетких правил. В результате обеспечивается возможность существенно уменьшить число формируемых правил СНВ, соответствующих количеству сформированных кластеров входных переменных. На этом этапе формируются правила с предварительными, грубыми значениями их параметров, описывающих математические модели функций принадлежности. На втором этапе производится уточнение и настройка этих параметров с использованием нечетких нейронных сетей и различных процедур обучения.