Розширення мережевих моделей на основі інтеграції стохастичних та нечітких графів

Евгений Иванович Кучеренко, Ирина Сергеевна Глушенкова, Сергей Александрович Глушенков

Анотація


Розглянуто розширення мережевих моделей на основі інтеграції стохастичних моделей і нечітких графів. Показано, що створення гібридних моделей інтегрує переваги окремих моделей і виключає з розгляду недоліки цих моделей. Досліджено стохастичні та нечіткі графи, які є модифікацією графічної моделі оцінювання і перегляду планів (ГЕРТ) та if/then-моделей. Дослідження моделей показало переваги та недоліки моделей, ефективність підходівпідтверджено експериментально у географічних інформаційних системах

Ключові слова


нечітка мережа Петрі; ГЕРТ-мережі; стохастичні та нечіткі графи; мережеві моделі

Повний текст:

PDF (Русский)

Посилання


1. Bodjans'kij, Ye., Kucherenko, Ye. (2006). Nejro-fazzі modelі v sistemah shtuchnogo іntelektu. Harkiv: HNURE, 177.

2. Tanaka, K. (1986). Itogi rassmotrenija faktorov neopredelennosti i nejasnosti v inzhenernom iskusstve. Nechetkie mnozhestva i teorija vozmozhnostej. Moscow: Radio i svjaz', 37–50.

3. Sirodzha, I. (2002). Kvantovye modeli i metody inzhenerii znanij v zadachah iskusstvennogo intellekta. Iskusstvennyj intellekt. ІPShІ: «Nauka і osvіta», 3, 161–171.

4. Analiz problem ispol'zovanija matematicheskih modelej dlja snizhenija urovnja neopredelennosti prinjatija UR... – Rezhim dostupa: http://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=45888

5. Vejcman, K. (1983). Raspredelennye sistemy mini- i mikroEVM. Moscow: Finansy i statistika, 362.

6. Fillips, D., Garsia-Dias, A. (1984). Metody analiza setej. Moscow: Mir, 496.

7. Mesarovich, M., Mako, D., Takahara, I. (1976). Teorija ierarhicheskih mnogourovnevyh sistem. Moscow: Mir, 344.

8. Dmitriev, A., Mal'cev, P. (1988). Osnovy teorii postroenija i kontrolja slozhnyh sistem. Leningrad: Energoatomizdat, Leningr. otd-nie, 192.

9. Glushkov, V., Ivanov, V., Janenko, V. (1983). Modelirovanie razvivajushhihsja sistem. Moscow: Nauka, 350.

10. Kucherenko, Ye., Glushenkova, І., Glushenkov, S. (2014). Geoinformacijni tehnologii' ta fazzi-modeli v upravlinni skladnymy ob’jektamy. Sistemy obrabotki informacii, 6, 46–50.

11. Kolesnikov, A., Kirikov, I. (2007). Metodologija i tehnologija reshenija slozhnyh zadach metodami funkcional'nyh gibridnyh intellektual'nyh sistem. Moscow: IPI RAN, 387.

12. Kotel'nikov, V. (2006). O propusknoj sposobnosti jefira i provoloki v jelektrosvjazi. Materialy k I Vsesojuznomu s”ezdu po voprosam tehnicheskoj rekonstrukcii dela svjazi i razvitija slabotochnoj promyshlennosti, 1933. Reprint stat’i v zhurnale UFN, 176:7, 762–770.

13. Bodjanskij, Ye., Rudenko, O. (2004). Iskusstvennye nejronnye seti: arhitektury, obuchenie, primenenija. Harkov: TELETEH, 369.


Пристатейна бібліографія ГОСТ


1. Бодянський, Є. В. Нейро-фаззі моделі в системах штучного інтелекту [Текст] / Є. В. Бодянський, Є. І. Кучеренко. – Х. : ХНУРЕ, 2006. – 177 с.

2. Танака, К. Итоги рассмотрения факторов неопределенности и неясности в инженерном искусстве [Текст] / К. Танака // Нечеткие множества и теория возможностей. – М. : Радио и связь, 1986. – С. 37–50.

3. Сироджа, И. Б. Квантовые модели и методы инженерии знаний в задачах искусственного интеллекта [Текст] / И. Б. Сироджа // Искусственный интеллект. – ІПШІ: «Наука і освіта», 2002. – № 3. –  С. 161–171.

4. Анализ проблем использования математических моделей для снижения уровня неопределенности принятия УР... [Электронный ресурс]. – Режим доступа:  http://www.bibliofond.ru/view.aspx?id=45888

5. Вейцман, К. Распределенные системы мини- и микроЭВМ [Текст] / К. Вейцман. – М. : Финансы и статистика, 1983. – 362 с.

6. Филлипс, Д. Методы анализа сетей [Текст] / Д. Филлипс, А. Гарсиа-Диас. – М. : Мир, 1984. – 496 с.

7. Месарович, М. Теория иерархических многоуровневых систем [Текст] / М. Месарович, Д. Мако, И. Такахара. – М. : Мир, 1976. – 344 с.

8. Дмитриев, А. К. Основы теории построения и контроля сложных систем [Текст] / А. К. Дмитриев, П. А. Мальцев. – Л. : Энергоатомиздат, Ленингр. отд-ние, 1988. – 192 с.

9. Глушков, В. М. Моделирование развивающихся систем [Текст] / В. М. Глушков, В. В. Иванов, В. М. Яненко. – М. : Наука, 1983. – 350 с.

10. Кучеренко, Є. І. Геоінформаційні технології та фаззі-моделі в управлінні складними об’єктами [Текст] / Є. І. Кучеренко, І. С. Глушенкова, С. О. Глушенков // Системы обработки информации, 2014. – № 6. – С. 46–50.

11. Колесников, А. В. Методология и технология решения сложных задач методами функциональных гибридных интеллектуальных систем [Текст] / А. В. Колесников, И. А. Кириков. – М. : ИПИ РАН, 2007. – 387 с.

12. Котельников, В. А. О пропускной способности эфира и проволоки в электросвязи [Текст] / В. А. Котельников // Материалы к I Всесоюзному съезду по вопросам технической реконструкции дела связи и развития слаботочной промышленности, 1933. Репринт статьи в журнале УФН, 176:7 (2006). – С. 762–770.

13. Бодянский, Е. В. Искусственные нейронные сети: архитектуры, обучение, применения [Текст] / Е. В. Бодянский, О. Г. Руденко. – Х. : ТЕЛЕТЕХ, 2004. – 369 с.



Посилання

  • Поки немає зовнішніх посилань.




Copyright (c) 2016 Евгений Иванович Кучеренко, Ирина Сергеевна Глушенкова, Сергей Александрович Глушенков

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution 4.0 International License.

ISSN 2411-2828 (Online), ISSN 2411-2798 (Print)