Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 166 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

166
применительно к нечеткому временному ряду актуализирует задачу формали-
зации понятий нечеткой экспертной оценки как нечеткого уровня ВР, и нечет-
кой оценки ее изменений, то есть нечеткой тенденции. Для определения модели
нечеткой тенденции важным является то, что она строится на множестве оце-
нок нечетких уровней ВР.
В соответствии с логикой
оценивания будем считать оценку нечеткого
уровня ВР – абсолютной нечеткой оценкой, а оценку изменения нечетких
уровней (нечеткую тенденцию) – сравнительной нечеткой оценкой.
В настоящее время исследование, формальное описание, моделирование
и обработка сравнительных нечетких оценок на множестве абсолютных нечет-
ких оценок не получило достаточного развития.
Оценки уровней ВР, являясь качественными оценками, характеризуют
состояние
моделируемого процесса в некоторый момент времени и обычно за-
даются экспертом, лицом, принимающим решение (ЛПР) или процедурой, мо-
делирующей оценочную деятельность эксперта. Экспертная деятельность по-
добного рода базируется на использовании внутренней, нечеткой, лингвистиче-
ски выраженной шкалы, сформированной на основе накопленного опыта экс-
перта выполнения процедур кластеризации, классификации и ранжирования.
Исходя из
естественного предположения о связи абсолютных и сравни-
тельных оценок, выражаемых в шкалах, авторы предлагают для решения задачи
формализации нечетких тенденций специальную лингвистическую шкалу.
Формализация нечеткой тенденции НВР позволит переформулировать все
задачи интеллектуального анализа временных рядов (Time Series Data Mining) в
терминах нечетких тенденций и обозначить новое направление в нечетком мо-
делировании временных рядов.
4.1. Концептуальная модель ACL-шкалы
для генерации нечетких оценок
В настоящем разделе предлагается специальная лингвистическая шкала в
качестве инструмента как абсолютного, так и сравнительного нечеткого оцени-

Страницы