|
Лицензионное соглашение об использовании научных материалов.
|
ПРИМЕНЕНИЕ НЕЧЕТКИХ МОДЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ
|
Романов Вадим Николаевич
Национальный минерально-сырьевой университет «Горный», г. Санкт-Петербург
|
|
Дата поступления рукописи в редакцию:
12 мая 2014
г.
|
|
Аннотация.
В статье исследуется применение нечетких моделей в задачах классификации на основе предложенного автором представления данных в виде нечетких градаций. Проведено сравнение различных мер согласования объектов с классами и их влияние на результаты классификации. Показаны преимущества предлагаемого подхода, позволяющего расширить спектр разрешимых задач, повысить надежность распределения объектов по классам, уменьшить трудоемкость вычислений.
|
Ключевые слова и фразы:
классификация
диагностирование
нечеткие модели
множество эталонов
степень согласования
мера расстояния
classification
diagnosing
fuzzy models
variety of standards
degree of matching
measure of distance
|
|
Открыть
полный текст статьи в формате PDF. Бесплатный просмотрщик PDF-файлов можно скачать здесь.
|
|
Список литературы:
- Айвазян С. А., Бухштабер В. М., Енюков И. С., Мешалкин Л. Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности. М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.
- Нечеткие множества и теория возможностей / под ред. Р. Ягера. М.: Радио и связь, 1986. 408 с.
- Романов В. Н. Кластерный анализ на основе нечетких моделей // Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота, 2013. № 10 (77). С. 147-151.
- Романов В. Н. Нечеткие модели в теории систем. СПб.: ЛЕМА, 2014. 123 с.
- Романов В. Н. Нечеткие модели принятия решений // Альманах современной науки и образования. Тамбов: Грамота, 2013. № 5 (72). С. 144-147.
- Романов В. Н. Нечеткие системы. СПб.: ЛЕМА, 2009. 183 с.
|
