УДК 681.5.015:007
НЕЧЕТКАЯ КОГНИТИВНАЯ КАРТА
КАК АЛЬТЕРНАТИВА РЕГРЕССИИ
Аннотация. Рассмотрена нечеткая когнитивная карта как альтернатива рег-рессионного анализа,
т.е. аппарат моделирования зависимости входы-выход на основе экспертно-экспериментальной информации.
Для вычисления зна-чения выхода при заданных значениях входов использованы приращения переменных.
Оптимальные значения весов дуг определены с помощью гене-тического алгоритма, в котором хромосомы
генерируются из интервалов их допустимых значений, а критерием селекции является сумма квадратов
от-клонений между модельными и наблюдаемыми значениями выхода.
Ключевые слова: нечеткая когнитивная карта, регрессия, аппроксимация, неизвестные параметры, настройка, генетический алгоритм.
ПОЛНЫЙ ТЕКСТ
Ротштейн Олександр Петрович,
доктор техн. наук, професор Донецького національного університету імені Василя Стуса, Вінниця; Академічний центр «Lev» - Єрусалимський технологічний коледж, Ізраїль
rothstei@g.jct.ac.il
Кательніков Денис Іванович,
кандидат техн. наук, доцент Вінницького національного технічного університету,
fuzzy2dik@gmail.com
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
- Montgomery D.C., Runger G.C., Hubele N.F. Engineering statistics. New York: John Wiley & Sons, 1998. 420 p.
- Поспелов Д.А. Логико-лингвистические модели в системах управления. Москва: Энергоатомиздат, 1986, 212 c.
- Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. Москва: Мир, 1976, 176 с.
- Mamdani E.H. Application of fuzzy algorithms for control of a simple dynamic plant. Proc. of IEEE. 1974. Vol. 121, N 12. P. 1585–1588.
- Takagi M., Sugeno M. Fuzzy identification of systems and its application to modeling and control. IEEE Transaction on Systems, Man and Cybernetics. 1985. Vol. SMC-15, Iss. 1. P. 116–132.
- Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети. Винница: Универсум, 1999. 320 с.
- Rotshtein A.P., Rakytyanska H.B. Fuzzy evidence in identification, forecasting and diagnosis. Berlin; Heidelberg: Springer, 2012. 314 p.
- Kosko B. Fuzzy cognitive maps. International Journal of Man-Machine Studies. 1986. Vol. 24, Iss. 1. P. 65–75.
- Kosko B. Neural networks and fuzzy systems. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall, 1992. 449 р.
- Papageorgiu E.I. (Ed.) Fuzzy cognitive maps for applied sciences and engineering. From fundamentals to extensions and learning algorithms. Berlin; Heidelberg: Springer, 2014. 395 p.
- Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. Москва: Радио и связь, 1982. 432 с.
- Rotshtein A.P., Кatelnikov D.I., Kashkanov A.A. A fuzzy cognitive approach to ranking of factors affecting the reliability of man-machine systems. Cybernetics and Systems Analysis. 2019. Vol. 55, N 6. P. 958–966.
- Rotshtein A.P. Selection of human working condition based on fuzzy perfection. Journal of Computer and Systems Sciences International. 2018. Vol. 57, N 6. P. 927–937.
- Глушков В.М. Введение в АСУ. Киев: Техника, 1974. 320 с.
- Stylios C.D., Groumpos P.P. Modeling complex systems using fuzzy cognitive maps. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics — Part A: Systems and Humans. 2004. Vol. 34, Iss. 1. P. 155–162.
- Gen M., Cheng R. Genetic algorithms and engineering design. New York: John Willey & Sons, 1997. 352 p.
- Barlow R., Proschan F. Statistical theory of reliability and life testing. New York: Holt, Rinehart and Winston, 1975. 327 p.
