Введение ...................................................................................................................................5
1 Анализ предметной области и постановка задачи редукции нечетких
правил в моделях оценки дискретного состояния объектов ............................... 14
1.1 Понятие модели с дискретным выходом......................................................... 14
1.2 Оценка состояния объектов на основе нечеткой модели с дискретным
выходом............................................................................................................................. 15
1.3 Использование нечетких моделей в составе систем поддержки
принятия решений для оценки состояния объектов.......................................... 17
1.4 Особенности использования нечетких правил в системах поддержки
принятия решений......................................................................................................... 18
1.5 Формирование и использование нечетких баз знаний для оценки
состояния объектов ....................................................................................................... 20
1.5.1 Технология формирования нечетких баз знаний на примере модели
коллектива нечетких нейронных сетей............................................................................20
1.5.2 Общий вид системы формируемых нечетких правил ....................................21
1.5.3 Сэмплинг данных для построения и оценки нейронечеткой модели......22
1.5.4 Определение достоверности нечетких правил ..................................................23
1.5.5 Алгоритм вывода на системе правил для оценки состояния объектов...24
1.5.6 Схема использования нечеткой модели с дискретным выходом для
оценки состояния объектов ...................................................................................................25
1.6 Анализ особенностей формируемых нечетких баз знаний и их
использования для оценки состояния объектов.................................................. 27
1.7 Требования к результатам редукции нечетких правил в базах знаний
моделей оценки дискретного состояния объектов.............................................. 30
1.8 Анализ и сравнительная характеристика методов редукции нечетких
правил в базах знаний интеллектуальных систем............................................. 31
1.9 Постановка задачи редукции нечетких правил в моделях оценки
дискретного состояния объектов.............................................................................. 36
1.10 Выводы ..................................................................................................................... 37
2 Разработка методов и алгоритмов редукции нечетких правил в моделях
оценки дискретного состояния объектов ................................................................... 40
2.1 Метод редукции исходной базы знаний........................................................... 40
2.2 Генетический алгоритм параметрической идентификации функций
принадлежности при формировании типичных представителей
лингвистически-идентичных правил ..................................................................... 42
2.2.1 Постановка задачи разработки генетического алгоритма ............................42
2.2.2 Выбор и кодирование параметров задачи в генетическом алгоритме....43
2.2.3 Этапы генетического алгоритма ..............................................................................46
2.2.4 Блок-схема работы генетического алгоритма....................................................48
3
2.3 Метод редукции промежуточной базы знаний.............................................. 49
2.4 Генетический алгоритм минимизации состава нечетких правил
промежуточной базы знаний...................................................................................... 50
2.4.1 Постановка задачи разработки генетического алгоритма ............................50
2.4.2 Выбор и кодирование параметров задачи в генетическом алгоритме ....51
2.4.3 Этапы генетического алгоритма ..............................................................................52
2.4.4 Блок-схема работы генетического алгоритма....................................................53
2.5 Выводы ....................................................................................................................... 55
3 Разработка программного комплекса редукции нечетких правил................ 57
3.1 Общее описание программного комплекса .................................................... 57
3.2 Структура и состав программного комплекса.............................................. 58
3.3 Метрики качества классификации исходной, промежуточной и
редуцированной баз знаний, реализованные в программном комплексе .. 61
3.4 Графический интерфейс программного комплекса .................................... 64
3.5 Алгоритм использования программного комплекса для редукции
нечетких правил в моделях оценки дискретного состояния объектов........ 75
3.6 Алгоритм использования программного комплекса для оценки
дискретного состояния объектов.............................................................................. 77
3.7 Выводы ....................................................................................................................... 79
4 Численно-параметрические исследования и апробация разработанного
алгоритмического и программного обеспечения .................................................... 81
4.1 Численно-параметрические исследования..................................................... 81
4.1.1 Постановка задачи исследований............................................................................81
4.1.2 Выбор наборов данных из общедоступных источников для
формирования исследовательских баз знаний..............................................................82
4.1.3 Формирование исследовательских баз знаний..................................................84
4.1.4 Исследования влияния значений параметров генетических алгоритмов
на результаты редукции баз знаний ..................................................................................85
4.1.5 Рекомендации по выбору оптимальных значений параметров
генетических алгоритмов....................................................................................................103
4.1.6 Редукция исследовательских баз знаний на основе генетических
алгоритмов с оптимальными значениями параметров...........................................104
4.1.7 Сравнение значений метрик качества классификации редуцированных
баз знаний и других моделей машинного обучения ...............................................107
4.2 Апробация алгоритмического и программного обеспечения ................113
4.2.1 Формирование и редукция базы знаний для оценки функционального
состояния водителей автотранспортных средств.....................................................113
4.2.2 Формирование и редукция базы знаний для оценки целесообразности
бурения скважин на нефтяных месторождениях......................................................121
4.3 Выводы .....................................................................................................................129
4
Заключение.........................................................................................................................132
Список сокращений.........................................................................................................134
Список литературы .........................................................................................................135
Приложение 1 Руководство по использованию программного комплекса
«Нейронечеткая система формирования нечетких моделей оценки
дискретного состояния объектов» ..............................................................................156
Приложение 2 Свидетельства о государственной регистрации разработанных
программ для ЭВМ..........................................................................................................167
Приложение 3 Акты о внедрении и апробации результатов диссертационного
исследования......................................................................................................................169
