Интеллектуальный анализ временных рядов. Ярушкина Н.Г - 177 стр.

UptoLike

ВУЗ: 

УлГТУ | Ульяновск

Составители: 

Рубрика: 

177
Тогда количество нечетких градаций шкалы (мощность множества
X
~
)
вычисляется: 1
min)max(2
d
nn
m , с последующим округлением до ближайше-
го целого.
4.1.4. Параметрическая структурно-функциональная модель ACL-шкалы
Введенные структурная, параметрическая и функциональная модели об-
разуют параметрическую структурно-функциональную модель ACL-шкалы, ко-
торую представим в виде алгебраической системы:
C={Η
, , Ψ},
где Η – множество объектов: Η ={Х,
,
~
X G, P, ,
~
V
A
~
};
– множество операций на множестве Η, заданных функциями:
={F_T, F_C, F_Er},
F_T = {Fuzzy, DeFuzzy, Comp, TTend, RTend},
F_C = {Diff, Union, Inter},
F_Er={Er_v, Er_a, Er_
,
~
х
Er_x};
Ψ – множество параметров Ψ ={Е, d, MF, nmin, nmax}.
Использование единого базиса в виде ACL-шкалы для порождения абсо-
лютных и соответствующих им сравнительных нечетких оценок позволит опе-
рировать совместимыми значениями таких нечетких оценок объектов и проек-
тировать нечеткие модели, обладающие дополнительными возможностями. К
таким возможностям следует отнести контекстную адаптацию ACL-шкалы пу-
тем
ее модификации (расширение, преобразование, сжатие), анализ как стати-
ческих, так и динамических семантических свойств объектов различной приро-
ды и их последовательностей в рамках однородных знаковых структур, крите-
риев и целей оценки. На рис. 4.2 с учетом вышеизложенного приведена концеп-
туальная модель ACL-шкалы, позволяющей выполнять нечеткое оценивание и
генерировать абсолютные и сравнительные
нечеткие оценки.

Страницы