Введение
ГЛАВА 1. Анализ возможностей моделей и методов принятия решений в интеллектуальных системах 10
1.1 Основные понятия и определения 10
1.1.1 Логические модели 11
1.1.2 Сетевые модели 12
1.1.3 Фреймовые модели 13
1.1.4 Искусственные нейронные сети 14
1.1.5 Продукционные системы
1.2 Основные понятия и обозначения теории нечетких множеств 18
1.3 Процесс принятия решения на основе нечеткого вывода 23
1.4 Обзор алгоритмов нечеткого вывода 24
1.5 Методы повышения быстродействия в интеллектуальных системах 34
1.6 Постановка задачи диссертационного исследования 38
Выводы по Главе 1 40
ГЛАВА 2. Модель и алгоритмы повышения эффективности нечеткого вывода 41
2.1 Структура сложных нечетких баз знаний 41
2.2 Каскадная модель нечеткой базы знаний 44
2.3 Нечеткий вывод на основе каскадной модели нечеткой базы знаний 46
2.4 Применение параллельных вычислений для выполнения нечеткого вывода на основе каскадной модели базы знаний 50
2.5 Автоматическое формирование каскадной модели нечеткой базы знаний
2.5.1 Алгоритм генерации матрицы зависимостей правил 55
2.5.2 Алгоритм ранжирования правил 59
2.5.3 Алгоритм генерации матрицы зависимостей лингвистических переменных 62
2.5.4 Алгоритм ранжирования лингвистических переменных 64
2.6 Алгоритм повышения эффективности нечеткого вывода 67
Выводы по Главе 2 68
ГЛАВА 3. Исследование характеристик разработанного алгоритма повышения эффективности нечеткого вывода 70
3.1 Постановка задачи и исходные данные вычислительного эксперимента 70
3.2 Анализ алгоритма генерации матрицы зависимостей правил 73
3.3 Анализ алгоритма генерации матрицы зависимостей переменных 78
3.4 Анализ алгоритма ранжирования правил 83
3.5 Анализ алгоритма ранжирования лингвистических переменных 86
3.6 Анализ нечеткого вывода на основе правил Мамдани 88
3.7 Анализ нечеткого вывода на основе правил Сугено 91
3.8 Анализ информированного нечеткого вывода на основе правил Мамдани 95
3.9 Анализ информированного нечеткого вывода на основе правил Сугено 100
3.10 Сравнительный анализ неинформированного и информированного нечеткого вывода 108
Выводы по главе 3 110
Глава 4. Проверка работоспособности алгоритмов повышения эффективности нечеткого вывода на примере интеллектуальной системы оценки технического состояниямостовых сооружен ий 111
4.1 Постановка задачи разработки интеллектуальной системы оценки технического состояния мостовых сооружений 111
4.2 Описание интеллектуальной системы оценки технического состояния мостовых сооружений
4.2.1 Структура интеллектуальной системы 123
4.2.2 База знаний интеллектуальной системы 126
4.2.3 Требования к программному обеспечению 129
4.2.4 Описание реализации программного обеспечения 129
4.2.5 Апробация ИС «BridgeTCA» 134
4.2.6 Применение алгоритма повышения эффективности нечеткого вывода 138
Выводы по Главе 4 141
Заключение 142
Библиографический список 144
