Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов. О. В. Стоянова
Математика. Прикладная информатика. Научные статьи
Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов
Год выпуска 2007
isbn
Автор произведения О. В. Стоянова
Жанр Математика
Серия Прикладная информатика. Научные статьи
Издательство НОУ «МФПУ «Синергия»
Существует ряд особенностей, свойственных задачам математического моделирования сложных систем, которые ограничивают использование известных методов. Указанное обстоятельство обусловливает необходимость разработки новых методов и алгоритмов математического моделирования, позволяющих расширить область применения технологий интеллектуального анализа данных. В статье рассмотрен метод интеллектуального анализа данных, в основе которого лежит идея самоорганизации математических моделей и аппарат гибридных нейронных сетей. Предлагаемый метод позволяет строить модели сложных систем в условиях ограниченности объёма исходных данных с учётом экспертной информации об имеющихся закономерностях и взаимосвязях. Авторы анализируют особенности задач математического моделирования сложных систем, а также предлагают методику, включающую следующие этапы: формирование обучающих выборок и подготовку структур частных моделей, генерирование частных моделей нейронной сетью, отбор лучших моделей по заданному критерию. Для тестирования разработанной методики был разработан специальный программный комплекс, с помощью которого проводились вычислительные эксперименты. Их результаты свидетельствуют о работоспособности рассмотренного метода и позволяют рекомендовать его для построения математических моделей сложных систем. Полученные модели в дальнейшем могут использоваться в качестве математического и алгоритмического обеспечения интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений по управлению сложными объектами произвольной природы.