Введение
Глава 1. Методы построения классификаторов изделий 14
1.1. Роль классификаторов в деятельности промышленных предприятий 14
1.2. Основные подходы к решению проблемы классификаций объектов 16
1.3. Неопределенность в задаче классификации 20
1.4. Методы решения задачи классификации в условиях неопределенности 26
1.5. Описание системы разработки классификатора изделий, основанной на методах логического вывода 36
Выводы по первой главе 39
Глава 2. Логико-математические модели решения задачи классификации 40
2.1. Модели представления знаний 40
2.2. Математическая модель классификации при использовании нечетких рассуждений 43
2.3. Модель нейро-нечеткой сети 53
2.4. Метод обучения адаптивной системы нейро-нечеткого вывода 59
Выводы по второй главе 64
Глава 3. Программный комплекс обучения нейро-нечеткой сети в параллельном режиме 65
3.1. Исследование влияния числа нейронов и обучающих выборок на процесс обучения адаптивных нейро-нечетких сетей (ANFIS) 65
3.2. Краткое описание программного комплекса 68
3.3. Технология параллельных вычислений при обучении адаптивных нейро-нечетких сетей 69
3.4. Применение MEX-файлов при реализации программы параллельного обучения адаптивной нейро-нечеткой сети 74
3.5. Структура программного комплекса 77
3.6. Экспериментальная оценка эффективности 81
Выводы по третьей главе 84
Глава 4. Исследование применения рассмотренных моделей при решении задач классификации изделий 85
4.1. Разработка системы нечетких рассуждений для подбора материала при изготовлении сосудов давления 85
4.2. Реализация представления знаний в виде семантической сети как средство решения задачи классификации 97
4.3. Решение задачи классификации деталей 104
4.4. Решение задачи классификации постоянных кондукторных втулок с помощью разработанного программного комплекса 118
Выводы по четвертой главе 122
Заключение 123
Список использованной литературы
