Методи оптимізації в середовищі MatLab. Лабораторний практикум.

В навчальному посібнику розглядаються питання, пов’язані з використанням методів розв’язання нелінійних безумовних та умовних задач оптимізації та задач лінійного програмування. Студентам пропонується провести порівняння ефективності різних методів оптимізації, виконати аналіз чутливості оптимального рішення та дослідити залежність часу оптимізації від розмірності задачі та якості розв’язку від кількості початкових точок. Програмною платформою для виконання лабораторних робіт є середовище MatLab. Навчальний посібник написано для студентів вузів спеціальності «Системи управління і автоматики». Може бути корисним студентам спеціальностей «Інтелектуальні системи» та «Програмне забезпечення автоматизованих систем», науковим співробітникам та аспірантам, які використовують методи оптимізації в своїх дослідженнях

Дослідження навчання компактних нечітких синглтонних баз знань

В  роботі  представлені  результати  експериментів  із  визначення  залежності  помилки  навчання  компактних нечітких сингтонних баз знань від їх повноти. Експерименти проведено для залежностей «2 входи - 1 вихід». Запропонована експоненційна модель оцінки помилки навчання від повноти бази знань. This  paper  presents  the  results  of  experiments  on  determining  the  dependence  of  tuning  error  of  singleton  compact  fuzzy knowledge bases on their completeness. Experiments conducted  for dependencies "2 inputs – 1 output".  The exponential model of estimation between training error, and of the completeness of knowledge base is proposed.

Інтелектуальні технології ідентифікації залежностей. Лабораторний практикум.

У навчальному посібнику наведено теоретичний матеріал з технологій ідентифікації багатофакторних залежностей за допомогою регресійного аналізу, дерев рішень, нечітких баз знань та нейронних мереж. Навчальний посібник призначено для студентів напряму підготовки 6.050202 “Автоматизація та комп'ютерно-інтегровані технології”, що вивчають дисципліни “Інтелектуальні технології” та “Інтелектуальні системи в менеджменті і бізнесі”. Він може застосовуватися під час викладення дисципліни “Сучасні інформаційні технології в науці та освіті” магістрантам усіх спеціальностей

Діагностування тріщин будівельних конструкцій за допомогою нечітких баз знань

В монографії викладений метод визначення причин появи тріщин в конструкціях будівель, який ґрунтується на нечітких правилах . Одним з прикладів практичного застосування запропонованої теорії діагностування пошкоджень є автоматизована система встановлення причин появи тріщин в цегляних конструкціях будівель, яка детально описана в монографії. Монографія буде кори- сна інженерам-будівельникам, науковим співробітникам та аспірантам в розробці автоматизованих систем діагностування пошкоджень

Логічне виведення по нечіткій базі знань з різнорідними правилами

Inference algorithms on fuzzy knowledge base with different types of rules (Sugemo, Mamdani, Larsen etc) are proposed

Логічне виведення за ієрархічними гібридними нечіткими базами знань

Основні переваги ієрархічних нечітких баз знань полягають в можливості здолати ―прокляття розмірності‖ за рахунок того, що малим числом коротких нечітких правил можна описати складні багатофакторні залежності. При цьому математична модель виходить наочною та інтерпретабельною. Відкриті питання, що розглядаються в доповіді, пов‘язані з можливостями побудови ефективних ієрархічних нечітких баз знань з різнорідних нечітких правил. Потреба в такій гібридизації обумовлена тим, що ті чи інші особливості складних багатофакторних залежностей краще описують нечіткі правила різних типів

Анализ критериев обучения нечеткого классификатора

В нечетком классификаторе отображение "входы – выход" описывается лингвистическими правилами , антецеденты которых содержат нечеткие термы "низкий", "средний", "высокий" и т.п. Для повышения безошибочности нечеткий классификатор обучают по экспериментальным данным. Рассмотрены задачи с одинаковой и с разной ценой ошибок клас- сификации различных типов. Для задач с неразличимыми типами ошибок в дополнении к двум известным критериям обучения предложен новый. В новом критерии расстояние между желаемым и действительным нечетки- ми результатами классификации для случаев принятия ошибочного реше- ния взвешивается штрафным коэффициентом. Обобщены критерии обуче- ния для задач классификации c платежной матрицей. Проведенные ком- пьютерные эксперименты на задачах распознавания вин и диагностики заболеваний сердца свидетельствуют, что наилучшие показатели качества настройки нечетких классификаторов достигаются в случае использования нового критерия обучения

Ідентифікація залежностей за допомогою гібридної нечіткої бази знань з різнорідними правилами

Розглядається гібридна нечітка база знань з правилами різних форматі

Моделювання та оптимізація надійності багатовимірних алгоритмічних процесів

В монографії досліджується моделювання та оптимізація надійності багатовимірних алгоритмічних процесів, при виконанні яких вносяться, виявляються та усуваються помилки різних типів. Пропонуються постановки та методи розв’язання задач чіткої та нечіткої оптимізації надійності таких процесів. Узагальнено багатовимірні моделі надійності операторів, логічних умов та типових алгоритмічних структур на випадок нечітких даних. Монографія буде корисною проектувальникам, науковим співробітникам, аспірантам та студентам старших курсів технічних університетів, які займаються моделюванням та забезпеченням надійності складних систем

Критерії навчання нечіткого класифікатора, що враховують платіжну матрицю

В нечітких класифікаторах зв’язок «входи—вихід» описується лінгвістичними правилами «Якщо — тоді», антецеденти яких містять нечіткі терми «низький», «середній», «високий» тощо. Для підвищення безпомилковості нечіткий класифікатор навчають за експериментальними даними. Узагальнено критерії навчання нечіткого класифікатора на випадок платіжної матриці, в якій записані вартості помилок різних типів. Комп’ютерні експерименти із розв’язання задачі діагностики хвороби серця показали, що найкращу якість настроювання забезпечує використання критерію навчання, в якому відстань між нечіткими результатами логічного виведення та експериментальними даними для випадків помилкової класифікації зважується штрафним коефіцієнтом