Полное описание
> Леденева, Т. М. Формирование базы знаний на основе выделения типовых состояний сложной системы / Т. М. Леденева, М. А. Сергиенко, Е. А. Тихомирова. - Текст : непосредственный // Воронежский государственный университет. Вестник Воронежского государственного университета : научный журнал. - 2020. - N 1. - С. 140-151. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1995-5499.
| ГРНТИ | УДК | |
| 28.23 | 004.032.26 | |
| 28.23.37 |
Рубрики:
Интеллектуальные системы -- Моделирование
Нейронные сети -- Моделирование
Кл.слова (ненормированные): временной ряд -- линейный ряд -- типовое состояние -- продукционное правило
Аннотация: В данной статье представлен подход для формирования базы знаний, описывающей поведение сложной системы. Для того, чтобы описать это поведение вводится система показателей. Предполагается, что в результате их наблюдения формируются временные ряды. На основе кусочно-линейной аппроксимации выделяются такие временные промежутки, внутри которых линейные тренды временных рядов не изменяются. Данные промежутки определяют некоторое состояние сложной системы. Для формального описания состояний используются кодовые векторы, которые формируются на основе лингвистической шкалы. Ее градации определяют базисные направления линейных трендов. Каждому базисному направлению соответствует целочисленный код. Близость угла наклона линейного тренда к базисному направлению определяется с помощью функции принадлежности. Для выделения типовых состояний предлагается использовать кластерную процедуру. Анализ подходящих методов позволил выделить в качестве такой процедуры метод декомпозиционного дерева. Его преимуществом является то, что он позволяет сгенерировать все возможные разбиения заданного множества состояний. На данном этапе возникает проблема выбора оптимального разбиения. В данной статье под оптимальным подразумевается такое разбиение, которое содержит как можно больше классов, встречающихся в декомпозиционном дереве. Такие классы проявляют устойчивость в некотором смысле. Оптимальному разбиению соответствует определенный уровень декомпозиционного дерева, а классам разбиения - типовые состояния сложной системы. В рамках предположения, что показатели системы зависят от некоторого множества факторов, формируется база продукционных правил. Заключения данных правил содержат термы и функции, которые соответствуют факторам. Предложенный подход апробирован в среде FuzzyClips для анализа инвестиционного портфеля.
Доп. точки доступа:
Сергиенко, М.А.
Тихомирова, Е.А.
>
Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -040967-694531)>
Шифр в сводном ЭК: 1bce674e13480a2b46c5a7e19d3e0fa6
Сергиенко М.А. Методы анализа и структуризации базы нечетких правил / М. А. Сергиенко, 2010. - 18 с. - Текст : непосредственный.Сергиенко М.А. Оптимизация технологии переработки жидких радиоактивных отходов дезактивации атомных подводных лодок : специальность 01.04.07 "Физика конденсированного состояния" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. техн. наук / М. А. Сергиенко, 2003. - 19 с. - Текст : непосредственный.Леденева Т.М. Системы искусственного интеллекта и принятия решений / Т. М. Леденева, С. Л. Подвальный, В. И. Васильев, 2005. - 206 с. - Текст : непосредственный.
Леденева Т.М. Интеллектуализация управления научно-образовательными комплексами на основе формализации целенаправленности процессов и неопределенности информационной среды : Автореферат диссертации на соискание ученой степени д-ра техн. наук: 05.13.10 / Т. М. Леденева, 1999. - 32 с. - Текст : непосредственный.Тихомирова Е.А. Изменение структуры и свойств литейного жаропрочного никелевого сплава при температурно-силовом воздействии : автореф. дис. .. канд. техн. наук: 05.16.09 / Е. А. Тихомирова, 2013. - 23 с. - Текст : непосредственный.Тихомирова Е.А. Океанологические основы формирования первичной продукции в заливе Петра Великого Японского моря : автореф. дис. .. канд. геогр. наук: 25.00.28 / Е. А. Тихомирова, 2008. - 23 с. - Текст : непосредственный.Информационные технологии. - Журнал, 2000г. № 11. - Текст : непосредственный.Дискретная математика : Учебник / Е. М. Давыдова [и др.], 2006. - 287 с. - Текст : непосредственный.Леденева Т.М. Специальные главы математики. Дискретная математика : Учеб. пособие / Т.М.Леденева, 1997. - 130 с. - Текст : непосредственный.Леденева Т.М. Разработка моделей и алгоритмов для интегральной оценки качества систем при автоматизированном проектировании : Автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.техн.наук:05.13.12 / Т. М. Леденева, 1993. - 17 с. - Текст : непосредственный.Леденева Т.М. Обработка нечеткой информации : учеб. пособие / Т. М. Леденева, 2006. - 233 с. - Текст : непосредственный.Информационные технологии. - Журнал, 1999г. № 10. - Текст : непосредственный.Тихомиров О.А. Геоэкологические проблемы разработки месторождений и транспортировки нефти / О. А. Тихомиров, Е. А. Тихомирова. - Текст : непосредственный // Вестник Тверского государственного университета. Серия: География и геоэкология. - Тверь : Твер. гос. ун-т, 2019. - № 1. - с. 50-61Тихомирова Е.А. Распределение фосфатов и силикатов в водах Амурского залива (залив Петра Великого, Японское море) / Е.А. Тихомирова. - Текст : непосредственный // Вестник Дальневосточного отделения РАН. - Владивосток. - 2010. - № 1. - с. 96-101Леденева Т.М. Формирование базы знаний на основе выделения типовых состояний сложной системы / Т. М. Леденева, М. А. Сергиенко, Е. А. Тихомирова. - Текст : непосредственный // Вестн. Воронеж. гос. ун-та. Сер. Систем. анализ и информ. технологии. Серия, Системный анализ и информационные технологии : научный журнал / Воронежский государственный университет. - Воронеж : Воронеж. гос. ун-т, 2020. - N 1.- С.140-151.
| Лицевая сторона карточки | Обратная сторона карточки |
Мурынин А.Б. Принципы оптимизации информативных признаков в задаче автоматического распознавания лица человека компьютерной системой / А. Б. Мурынин, В. И. Цурков, 1997. - 34 с.ил. - Текст : непосредственный.Яшкин Ю.Н. Конструирование оптических приборов. Оптико-механические сканирующие устройства / Ю. Н. Яшкин, А. А. Цуканов, 1989. - 49 c. - Текст : непосредственный.Чернавский Д.С. Синергетика и информация / Д. С. Чернавский, 1990. - 46 c. - Текст : непосредственный.Венда В.Ф. Системы гибридного интеллекта : Эволюция, психология, информатика / В.Ф.Венда, 1990. - 447 c. - Текст : непосредственный.Клещев А.С. Экспертная система, моделирующая процесс оптимизации программ. Обработка знаний : препринт / А. С. Клещев, М. А. Князева, 1990. - 44 с. - Текст : непосредственный.Оптические процессоры для обработки изображений и сигналов : сборник научных трудов / Физико-технический ин-т им. А. Ф. Иоффе (Ленинград), 1989. - 170 с. - Текст : непосредственный.Expert system as a maze / O. A. Khrustalev, P. K. Silaev, O. D. Timofeevskaya, E. N. Tyurin, 1990. - 10 p. - Текст : непосредственный.Потапова О.Ф. Создание экспертных систем на базе ПЭВМ ЕС1840. Операторы языка пролог / О. Ф. Потапова, И. М. Птаховская, 1990. - 20 с. - Текст : непосредственный.Храмцов С.В. Система автоматизированного синтеза тестов для генератора экспертных систем СИНАП / С. В. Храмцов, 1990. - 28 с. - Текст : непосредственный.Digital image processing and analysis / Ed.:R.Chelappa, A.A.Sawchuk. Vol. 1 : Digital image processing, 1985. - X,721 p. p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. N. Morgan, 1990. - VIII,130 p. p. - Текст : непосредственный.Vemuri V.R. Artificial neural networks:concepts and control applications / V. R. Vemuri, 1992. - 509 p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks:concepts and theory / Сост.Compl.: P. Mehra, B. W. Wah, 1992. - XI,667 p. p. - Текст : непосредственный.Nearest neighbor (NN) norms:NN patern classification techniques / Ed. B. V. Dasarathy, 1991. - XII,447 p. p. - Текст : непосредственный.Innovative applications of artificial intelligence 3 : материалы временных коллективов / Ed.: R. G. Smith, A. C. Scott, 1991. - 362 p. - Текст : непосредственный.Воронцов К.В. Локальные базисы в алгебраическом подходе к проблеме распознавания : специальность 01.01.09 "Дискретная математика и математическая кибернетика" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд. физ.-мат. наук / К. В. Воронцов, 1999. - 20 с. - Текст : непосредственный.Скиданов Р.В. Оптические методы формирования поля направлений и поля пространственных частот : специальность 01.04.01 "Приборы и методы экспериментальной физики" : автореферат диссертации на соискание ученой степени канд.физ.-мат.наук / Р. В. Скиданов, 1998. - 15 с. - Текст : непосредственный.Pattern recognition and image analysis / D. Hutchison, J. C. Mitchell, F. Mattern [et al.], 2009 r=on-line. - Текст : электронный.Multiple classifier systems / SpringerLink (Online service), 2009 r=on-line. - Текст : электронный.Combinatorial pattern matching / D. Hutchison, D. Terzopoulos, M. Sudan [et al.], 2009 r=on-line. - Текст : электронный.
Показать все результатыArtificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. J. Diederich, 1990. - VII,141 p. p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks : сборник научных трудов / Ed. N. Morgan, 1990. - VIII,130 p. p. - Текст : непосредственный.Vemuri V.R. Artificial neural networks:concepts and control applications / V. R. Vemuri, 1992. - 509 p. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks:concepts and theory / Сост.Compl.: P. Mehra, B. W. Wah, 1992. - XI,667 p. p. - Текст : непосредственный.Tomboulian S. Introduction to a system for implementing neural net connections on SIMD architectures : монография / S. Tomboulian, S.a. - 13 p. - Текст : непосредственный.Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / С. Осовский, 2004. - 343 с. - Текст : непосредственный.Artificial neural networks - ICANN 2008 / SpringerLink (Online service), 2008 r=on-line.Information processing with evolutionary algorithms / SpringerLink (Online service), 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Dreyfus G. Neural networks / G. Dreyfus, 2005 r=on-line. - Текст : электронный.Гордеев Л.С. Применение искусственных нейронных сетей в задачах химической технологии / Л. С. Гордеев, М. Б. Глебов, 1998. - 120 с. - Текст : непосредственный.Лузянина Т.В. Synchronization in an oscillator neural network model with time delayed coupling : препринт / Т. В. Лузянина, 1992. - 20 с. - Текст : непосредственный.Барцев С.И. Сравнительные свойства адаптивных сетей с полярными и неполярными синапсами / С. И. Барцев, Ю. П. Ланкин, 1993. - 26 с . - Текст : непосредственный.Пак М.М. Моделирование элементов нейронных сетей на основе твердотельных нанообъектов : специальность 05.13.12 "Системы автоматизации проектирования (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / М. М. Пак, 2006. - 22 с. - Текст : непосредственный.Bernatzki A. Geometrische Interpretation neuronaler Netze / A. Bernatzki, 1999. - 123 S. - Текст : непосредственный.Казанцев П.А. Разработка и исследование маршрута проектирования нейросетевого приложения с аппаратной поддержкой : специальность 05.13.01 "Системный анализ,управление и обработка информации (по отраслям)" : диссертация на соискание ученой степени канд. техн. наук / П. А. Казанцев, 2008. - 22 с. - Текст : непосредственный.Волгин Л.И. Комплементарная алгебра и предикатная алгебра выбора / Л. И. Волгин, 1996. - 68 c. - Текст : непосредственный.Волгин Л.И. Векторная комплементарная алгебра и ее применения / Л. И. Волгин, 1996. - 50 c. - Текст : непосредственный.Тарасов А.М. Математическое моделирование, сети Петри и их использование при описании функционирования нейронных сетей в ЭВМ, робототехники : препринт / А. М. Тарасов, В. В. Подлубный, 1995. - 21 c. - Текст : непосредственный.Дулесов А.С. Нейронные сети и нейрокомпьютеры в интеллектуальных информационных системах / А. С. Дулесов, 2005. - 114 с. - Текст : непосредственный.Шибзухов З.М. Конструктивные методы обучения ЕП-нейронных сетей : монография / З. М. Шибзухов, 2004. - 123 с. - Текст : непосредственный.
Показать все результатыВестник Воронежского государственного университета. - Журнал, 2020г. № 1. - Текст : непосредственный.Леденева Т.М. Формирование базы знаний на основе выделения типовых состояний сложной системы / Т. М. Леденева, М. А. Сергиенко, Е. А. Тихомирова. - Текст : непосредственный // Вестн. Воронеж. гос. ун-та. Сер. Систем. анализ и информ. технологии. Серия, Системный анализ и информационные технологии : научный журнал / Воронежский государственный университет. - Воронеж : Воронеж. гос. ун-т, 2020. - N 1.- С.140-151.
Вестник Воронежского государственного университета. - Журнал, 2020г. № 1. - Текст : непосредственный.Головинский П.А. Гендерный генетический алгоритм с обучением в задаче динамической оптимизации / П. А. Головинский. - Текст : непосредственный // Вестн. Воронеж. гос. ун-та. Сер. Систем. анализ и информ. технологии. Серия, Системный анализ и информационные технологии : научный журнал / Воронежский государственный университет. - Воронеж : Воронеж. гос. ун-т, 2020. - N 1.- С.130-137.Леденева Т.М. Формирование базы знаний на основе выделения типовых состояний сложной системы / Т. М. Леденева, М. А. Сергиенко, Е. А. Тихомирова. - Текст : непосредственный // Вестн. Воронеж. гос. ун-та. Сер. Систем. анализ и информ. технологии. Серия, Системный анализ и информационные технологии : научный журнал / Воронежский государственный университет. - Воронеж : Воронеж. гос. ун-т, 2020. - N 1.- С.140-151.
Заказ фрагмента документа ₽