Герман Олег Витольдович - кандидат технических наук, доцент кафедры информационных технологий автоматизированных систем.
220013, Минск, П. Бровки, 6. Тел.: +375 29 612-42-32
German Oleg Vitoldovich - Cand. of Sci., Associate Professor at the Department of Information Technologies of Automated Systems.
220013, Minsk, P. Brovki St., 6. Tel.: +375 29 612-42-32
Кандидат технических наук, доцент кафедры электронных вычислительных машин.
220013, Минск, П. Бровки, 6
Julia O. German - Cand. of Sci., Associate Professor at the Department of Electronic Computers.
220013, Minsk, P. Brovki St., 6
Начальник центра информатизации и инновационных разработок, соискатель кафедры программного обеспечения ин формационных технологий.
220013, Минск, П. Бровки, 6
Sergey A. Migalevich - Head of the Center of Informatization and Innovations, Applicant at the Department of Software Provision of Information Technologies.
220013, Minsk, P. Brovki St., 6
Аспирант кафедры информационных технологий автоматизированных систем.
220013, Минск, П. Бровки, 6
Mikhail V. Kuznetsov - Postgraduate at the Department of Information Technologies of Automated Systems.
220013, Minsk, P. Brovki St., 6
Рассмотрено применение уcловной логической формулы трехзначного исчисления в системе принятия решений. Такая формула дает возможность определения на ее основе условной нечеткой меры, что связано со следующими положительными моментами. Во-первых, отпадает необходимость в экспертном оценивании нечеткой меры истинности заключения для нечетких посылок, что уменьшает степень субъективности и устраняет необходимость обеспечения полноты статистических данных, а также обоснование полноты. Во-вторых, предлагаемый вариант вычисления условных заключений сравнительно просто допускает многопосылочный случай и возможность оценивать важность посылок на основе их приоритетов (в классических подходах типа Мамдани посылки не различаются по степени их важности для заключений). В-третьих, нет необходимости оценивать степень истинности самих правил для нечетких заключений. Указанные достоинства упрощают практическое использование и, в конечном итоге, повышают качество принимаемых решений, особенно в случае большого числа входных посылок (например, исчисляемого десятками). Приводится пример практического использования развиваемого на основе нечеткой условной меры подхода для принятия решений о коррекции процесса обучения по результатам тестирования.
The application of a conditional logical formula of three-valued calculus in the decision-making system is considered. A conditional logical formula makes it possible to determine a conditional fuzzy measure on its basis, which is associated with the following positive aspects. First, there is no need for expert evaluation of the fuzzy measure of the truth of the conclusion for fuzzy premises, which reduces the degree of subjectivity and eliminates the need to ensure the completeness of statistical data, as well as the justification of completeness. Secondly, the proposed version of calculating conditional conclusions relatively simply allows for a multi-premise case and the ability to evaluate the importance of premises based on their priorities (in classical approaches like Mamdani, premises do not differ in their degree of importance for conclusions). Thirdly, there is no needto eva luate the degree of truth of the rules themselves for fuzzy conclusions. These advantages simplify practical use and ultimately improve the quality of decisions made, especially in the case of a large number of inputs (for exam ple, numbered in tens). An example of the practical use of the approach developed on the basis of a fuzzy conditional measure for making decisions about the correction of the learning process based on the testing results is given.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.