Bases of a technique of development of intellectual control systems and acceptance of the decisions on the basis of indistinct logic in environment MatLab
Викладено основи методики розробки інтелектуальних систем управління і прийняття рішень
на основі нечітких множин і логіки. Ефективність ідентифікації об'єктів нечіткими системами при
різних способах їх навчання ілюстровано на прикладі створення експертної системи для оцінки
екотуристичного потенціалу регіону. Показано, що нечіткі системи Сугено, налаштовані за допомогою
алгоритмів навчання нейронних мереж, мають найвищу точність. При великому числі змінних
параметрів (налаштування) цільової функції, для її оптимізації доцільно використовувати генетичні
алгоритми.The bases of a technique of development of intellectual control systems and acceptance of the decisions
are stated on the basis of indistinct sets and logic. The efficiency of identification of objects by indistinct systems
at different ways of their training is illustrated on an example of creation of expert system for an estimation of
potential of ecological tourism of region. Is shown, that the indistinct systems Sugeno, adjusted with the help of
algorithms of training neural of networks, have the best accuracy. At the large number variable (parameters of
adjustment) it is expedient to use criterion functions, for its optimization genetic algorithms
