Составители:
Рубрика:
84
как, например, темп роста, величина дохода и т. п. или при выявле"
нии бинарных значений какого"либо параметра. При таком подходе
применяют также групповые прямые методы, когда группе экспер"
тов предъявляется конкретный объект (напомним, что под объектом
подразумевается любое предприятие, фирма, магазин), и каждый из
экспертов должен дать по каждому параметру один из двух ответов
такого, например, вида: «этот параметр в норме» или «этот параметр
не в норме». Количество положительных ответов, деленное на число
экспертов, дает величину ФП для параметра, находящегося в норма"
тивных границах.
Косвенный метод. Используют в случаях, когда отсутствуют ко"
личественные признаки, необходимые для определения НМ. В этом
случае применяют метод попарных сравнений, которые можно пред"
ставить матрицей отношений A. Эксперт сам формирует матрицу A, в
которой диагональные элементы равны единице, а элементы, сим"
метричные относительно диагонали, заполняются значениями a
ij
и
1/a
ij
(a
ij
– отношение предполагаемых экспертом значений ФП i"го и
j"го признаков рассматриваемого объекта).
Типовые формы. Могут применяться различные виды ФП, в част"
ности, треугольная, трапециевидная, гауссова, сигмоидальная и дру"
гие. Форма ФП определяется разработчиком системы, исходя из ус"
ловий простоты, удобства и эффективности использования. Напри"
мер, в пакете прикладного программирования Matlab в модуле Fuzzy
Logic, применяемого для решения задач посредством нечеткой ло"
гики, имеется одиннадцать видов ФП. На рис. 2.8 показаны некото"
рые из ФП.
По данным эксперимента определяются относительные частоты
проявления того или иного признака у объекта, на основании кото"
рых находятся значения ФП.
Рис. 2.8
Различные методы построения ФП НМ можно классифицировать
по четырем признакам [2]:
– предполагаемый вид области определения НМ: числовая – диск"
ретная (a) или непрерывная (b) – и нечисловая (с);
Страницы
- « первая
- ‹ предыдущая
- …
- 82
- 83
- 84
- 85
- 86
- …
- следующая ›
- последняя »
