Усовершенствование информационно-аналитических комплексов на основе иерархических систем нечёткого

Предложены положения по усовершенствованию вычислительных комплексов, основанных на использовании иерархических систем нечеткого вывода. Положения связаны с предварительной подготовкой данных и последующей интерпретацией результатов. Подготовка данных основана на выполнении операций по нормализации входных параметров к шкале с одинаковым диапазоном значений при условии, что эти значения имеют положительную корреляцию с выходной переменной. Реализация положений основана на использовании кусочных функций. Использование положений позволяет упростить формирование продукционных правил в базе знаний системы нечеткого вывода. Исследование поведения изменения значений выходных оценок в зависимости от количества уровней в иерархической системе нечеткого вывода позволило выявить свойство, связанное с группированием этих оценок в окрестностях численных значений термов, которые описывают выходную переменную. Это позволило отнести иерархическую систему нечеткого вывода к классификатору анализируемых объектов по их состоянию с учетом критериев проводимой оценки. Принадлежность к определенному классу определяется величиной итоговой оценки. Для идентификации групп объектов с близкими свойствами внутри классов предложена совокупность операций, основанная на последовательном использовании алгоритма горной кластеризации, евклидовой метрики и метрики Хаусдорфа. Применение операций позволяет выделять типичных представителей исследуемых классов, а затем определять объекты, которые наиболее близки к ним по параметрам с учетом установленных ограничений на отклонения. Проведенный эксперимент подтвердил работоспособность предложенных положений.