Введение
Глава 1. Модели сложных систем для задач диагностики и прогнозирования .9
1.1. Принципы и особенности разработки моделей сложных систем для задач диагностики и прогнозирования 9
1.2. Нечеткие модели систем 26
1.3. Цели и задачи диссертационного исследования 48
Выводы по первой главе 49
Глава 2. Нечеткий логический вывод как основа для решения задач прогнозирования и диагностики 50
2.1. Компьютерное исследование свойств обратного логического вывода 50
2.2. Использование нечеткого логического вывода для решения задачи медицинской диагностики 70
2.3. Выбор существенных входных переменных на основе информационного подхода 75
2.4. Алгоритм нахождения существенных входных переменных 80
Выводы по второй главе 84
Глава 3. Моделирование сложных систем с помощью функций нечетких переменных 85
3.1. Функция нечетких переменных и ее свойства 85
3.2. Задача синтеза функции нечетких переменных 87
3.3. Нечеткое моделирование целенаправленных систем 93
3.4. Задача анализа функции нечетких переменных 99
Выводы по третьей главе 108
Глава 4. Описание программного комплекса «FuzzyMod» 109
4.1. Структура программного комплекса «FuzzyMod» 109
4.2. Программный модуль «Моделирование обратного нечеткого логического вывода» ПО
4.3. Программный модуль «Анализ и синтез функций нечетких переменных на основе метода Мариноса» 116
4.4. Программный модуль «Экспертная система медицинской диагностики». 121
4.5. Программный модуль «Оценка прироста древесины» 129
Выводы по четвертой главе 142
Заключение 143
Библиографический список использованной литературы
