A FORECASTING MODEL ON THE BASIS OF A FUZZY LEARNING SET
Abstract
A problem of constructing a numeric forecasting evaluator on the basis of a fuzzy learning set is considered. The stated general problem is connected to the definition of the missing fuzzy vector co-ordinates and their evaluation. The general formulation is divided into two tasks: to build a method producing missing fuzzy forecasting values with expected value of a fuzzy measure and forecasting quality estimation. The given mathematical backgrounds are based on the model of a multidimensional crisp classifier and its usage for the fuzzy measure definition with the following evaluation on the basis of the fuzzy vectors probabilities by R. Yager.
About the Authors
Yu. O. German
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Belarus
Belarus
O. V. German
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники
Belarus
Belarus
References
1. Вятченин Д.А. Нечеткие методы автоматической классификации. Минск, 2004.
2. Ishibuchi H., Nakashima T., Murata T. // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. 1999. Vol. 29. P. 601-618.
3. Тукаева Э.М., Мухаметзянов И.З. // УэкС. 2013. № 8. C. 65-69.
4. Chen S.M. // Fuzzy sets Systems. 1996. Vol. 81, № 3. P. 311-319.
5. Демидов Л.А., Скворцова Г.С. // Вестн. РГРТУ. 2010. № 1 (31). C. 28-35.
6. Боброва Н.Л., Герман О.В. // Матер. Междунар. НК «Информационные технологии и системы». Минск, октябрь 2013. С. 242-244.
7. Герман О.В., Боброва Н.Л. // Докл. БГУИР. 2013. № 6 (76). С. 67-71.
8. Фильчаков П.Ф. Численные и графические методы прикладной математики. Киев, 1970.
9. Нечеткие множества и теория возможностей / Под ред. Р. Ягера. М., 1986.
10. Герман О.В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний. Минск, 1995.
Review
For citations:
German Yu.O., German O.V. A FORECASTING MODEL ON THE BASIS OF A FUZZY LEARNING SET. Doklady BGUIR. 2016;(5):18-23. (In Russ.)
Views: 333
Email this article 