Применение переменнозначных логических функций и нейронных сетей в системах принятия решений

В настоящей работе предложен метод представления переменнозначной логической функции в виде логической нейронной сети. Такая логическая нейронная сеть позволит сохранить всю совокупность причинно-следственных связей, выявленных при помощи переменнозначной логической функции в рамках данной предметной области. Таким образом, создается возможность перенести логический алгоритм по выявлению скрытых закономерностей в заданной предметной области на случай, когда значения логических переменных не являются четко заданными, а представляют собой величины, заключенные между нулем и единицей. При этом логические операции реализуются при помощи особых логических нейроэлементов: конъюнкторов и дизъюнкторов.