Интеллектуальный анализ данных в менеджменте. Кричевский М.Л. - 99 стр.

UptoLike

Составители: 

99
Аналогично, Хороший рейтинг клиента эксперт может предста"
вить, например, цифрами от 14 до 20. С помощью НМ понятие «хо"
роший рейтинг» можно интерпретировать следующим образом:
0,1 14 0,2 15 0,3 16
0,5 17 0,8 18 0,9 19 1 20.
Хороший рейтинг 1222
2222
(2.4)
Таким образом, правило (2.2), представленное в словесной фор"
ме, записано в виде двух нечетких множеств (2.3) и (2.4).
Разработчик системы, используя знания эксперта и получаемые
реальные результаты, корректирует значения ФП до тех пор, пока
система наилучшим образом не будет моделировать конкретную си"
туацию. Значения ФП можно хранить в форме базы знаний в компь"
ютере. Таким образом, продукционные правила вида (2.2) в форме
нечетких множеств (2.3) и (2.4) могут накапливаться в базе знаний.
Понятие «большая прибыль» на практике может иметь различ"
ные оттенки: «довольно большая прибыль», «очень большая при"
быль» и т. д. Пусть в процессе анализа документов клиента обнару"
жено, что
Прибыль клиента довольно большая. (2.5)
Информацию наблюдения (2.5) можно также представить с помо"
щью нечеткого множества:
12220,5 1,6 1 1,7 0, 8 1, 8 0, 2 1, 9.Довольно большая
(2.6)
Теперь требуется сделать заключение на основе двух продукцион"
ных правил:
если Большая прибыль, то Хороший рейтинг.
Довольно большая прибыль. (2.7)
Предпосылка «большая» и наблюдение «довольно большая» об"
разуются путем сопоставления. В четкой логике сопоставление не
имеет смысла, поэтому никакого логического вывода сделать нельзя.
Однако человек, исходя из правил (2.7), может сделать заключение,
что клиент имеет «неплохой» рейтинг. Таким образом, путем при"
ближенного сопоставления правил (2.7) человек делает нечеткий
вывод:
если Большая прибыль,
то Хороший рейтинг.
Довольно большая прибыль.
Неплохой рейтинг. (2.8)