RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2021, выпуск 4, страницы 75–88 (Mi iipr120)

Эта публикация цитируется в 1 статье

Вычислительный интеллект

Совместное использование моделей и методов нейронных сетей и теории свидетельств в нечетких системах управления и диагностики

В. К. Иванов, Б. В. Палюх

Тверской государственный технический университет, г. Тверь, Россия

Аннотация: В статье описываются результаты исследования совместного использования методов интеллектуальной обработки данных, таких как нейронные сети и алгоритмы теории свидетельств. Исследование включает анализ описаний современных разработок, опубликованных за последнее время. Рассмотрены описания состава, структуры и функционирования основных алгоритмов систем, разработанных для проектов в различных областях. Определены варианты совместного применения нейронных сетей и алгоритмов теории свидетельств, включая особенности их архитектур и реализации. Получено подтверждение эффективности совместного применения указанных методов в части уменьшения уровня неопределенности и увеличения уровня доверия к данным, используемым для принятия решений. Областью применения результатов настоящего исследования является проектирование архитектурных решений гибридной экспертной системы для диагностики состояния технологических процессов и обнаружения аномалий в них.

Ключевые слова: нейронная сеть, теория свидетельств Демпстера–Шафера, гибридная экспертная система, диагностика, технологический процесс, нечеткая система, обучение сети, функция доверия.

DOI: 10.14357/20718594210407


 Англоязычная версия: , 2022, 49:6, 446–454

Реферативные базы данных:


© МИАН, 2024