УДК 004.93.1; 681.142
ПОДХОД К ОЦЕНКЕ ЦЕННОСТИ И КОЛИЧЕСТВА ИНФОРМАЦИИ В СИСТЕМАХ
МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ НА ОСНОВАНИИ ТЕОРИИ РАСПОЗНАВАНИЯ
ОБРАЗОВ И НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
Аннотация. Предложен новый поход на основе теории нечетких множеств, который позволяет количественно оценить ценность информации. Рассмотрены различные подходы к определению и вычислению основных понятий теории информации, в частности, количества информации и оценки ее ценности, исходя из статистических соображений (классический подход), теории алгоритмов (алгоритмический подход) и теории распознавания образов (образный подход). Предложены подходы к обработке нечеткой информации в условиях неполного определения вектора входных признаков, основанные на теории распознавания образов и нечетких множеств. Проведен их анализ, отмечены пределы их использования и области эффективного применения.
Ключевые слова: теория информации, теория распознавания образов, количество информации, ценность информации, вероятность, нечеткие множества, размытая логика, системы массового обслуживания.
ПОЛНЫЙ ТЕКСТ
Заяць Василь Михайлович,
доктор техн. наук, професор, професор кафедри Національного університету водного господарства та природокористування, Рівне,
v.m.zaiats@nuwm.edu.ua;
професор Університету технологічно-природничого в Бидгощі, Польща, vasyl.zaiats@utp.edu.pl
Рибицька Ольга Мар’янівна,
кандидат фіз.-мат. наук, доцент кафедри Національного університету «Львівська політехніка»,
olga.rybytska@nulp.edu.ua
Заяць Марія Михайлівна,
старший викладач кафедри Національного університету «Львівська політехніка»,
zaiats.marija.@nulp.edu.ua
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Бриллюэн Л. Наука и теория информации. Москва: Госиздат, 1960. 392 с.
- Хартли Р.В. Теория информации и её приложения. Москва: Физматгиз, 1959. 356 с.
- Шеннон К. Работы по теории информации и кибернетике. Москва: Изд-во иностран. л-ры, 1963. 286 с.
- Колмогоров А.Н.Три подхода к определению понятия «количество информации» Проблемы передачи информации. 1965. Т. 1, Вып. 1. С. 63–67.
- Харкевич А.А. О ценности информации. Проблемы кибернетики. 1960. Вып. 4. C. 53–57.
- Партико З.В. Образна концепція теорії інформації. Львів: В-во ЛНУ ім. І. Франка, 2001. 98 с.
- Заяць В.М., Рибицька О.М. Приховані можливості математики для статистичної обробки інформації. Матеріали Міжнар. науково-технічної конф. «Системний аналіз та інформаційні технології» (SAIT-2013). 27–31 травня 2013 р. Київ: НТТУ «КПІ», 2013. С. 317–318.
- Новак В., Перфильева И., Мочкорж И. Математические принципы нечеткой логики. Москва: Физматлит, 2006. 347 с.
- Zadeh L.A. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Trans. Syst. Man and Cybern. 1973. Vol. 3, N 1. P. 28–44.
- Конышева Л.К., Назаров Д.М. Основы теории нечетких множеств. Санкт-Петербург: Питер, 2011. 190 с.
- Сявавко М. Математика прихованих можливостей. Острог: В-во НУ «Острозька академія», 2011. 394 с.
- Турксен И.Б. Нечеткие экспертные системы. Под ред. М. Желены. Санкт-Петербург: Питер, 2002. 1120 с.
- Сявавко М., Рибицька О. Математичне моделювання за умов невизначеності. Львів: Українські технології, 2000. 320 с.
- Zimmermann H.J. Fuzzy set theory and it’s applications. 2nd ed. Dordrecht; Boston: Kluwer Academic Publishers, 1991. 315 p.
- Kuzmin O.Ye., Bublyk M.I., Rybytska O.M. The application of fuzzy logic to forecasting of technogenic damage in the national economy. Visnyk natsion. universe. Lviv. Politehnika. Menedzhment ta pidpryiemnytstvo v Ukraini: etapy stanovlennya i problemy rozvytku. Lviv: V-vo Lviv. Politehnika, 2014. № 790. P. 63–73.
- Заяць В.М., Заяць М.М. Логічне та функціональне програмування. Камянець-Подільський: Рута, 2016. 400 с
- Gamma E., Helm R., Johnson R., Vlissides J. Wzorce projektowe. Warszawa: Helion, 2010. 376 s.
