Управління розвитком складних систем
Постійне посилання на фондhttps://repositary.knuba.edu.ua/handle/987654321/326
Переглянути
6 результатів
Результат пошуку
Документ Альтернативные подмножества упорядоченных пар и их применение в задачах принятия решений в условиях неопределенности(КНУБА, 2020) Минаева, Юлия Ивановна; Филимонова, Оксана ЮрьевнаПоказана возможность формирования подмножество упорядоченных пар на основании тензоризации интервала универсального множества с последующей декомпозицией. В качестве одного из способов тензоризации и учета феномена нечеткости предложено использовать теплицеву матрицу, наиболее эффективно моделирующую нечеткость. Универсальное множество (УМ), на котором сформировано НМ, в тензорном формате содержит скрытую информацию, которая может быть использована при принятии решения не менее эффективно, чем эвристически назначенная ФП. Кроме того, наличие формально вычисленного ПмУП может служить убедительным сравнительным примером: располагая данным ПмУП, можно объективно отказаться от назначения эвристической ФП. Установлено, что ПмУП обладают существенно меньшей интервальной неопределенностью; приведены примеры, показывающие более высокую эффективность использования ПмУП по сравнению со стандартно сформированными НМ.Документ Интеллектуальный анализ временных рядов. Сингулярные декомпозиции и гранулярный компьютинг в задачах интеллектуального анализа временных рядов(КНУБА, 2014) Минаев, Юрий Николаевич; Филимонова, Оксана Юрьевна; Минаева, Юлия Ивановна; Филимонов, Георгий АлександровичРассматриваются вопросы интеллектуального анализа данных, представленных временными рядами (ВР), на основе моделей гранулярного компьютинга, включающих матрицизацию окна ВР с последующим сингулярным разложением. Показана возможность представления четкого гранулированного ВР нечетким и нечеткого гранулированного ВР – четким.Документ Интеллектуальный анализ временных рядов. Прогнозирование гранулированного временного ряда и решение на основе гранулярного компьютинга прикладных задач(КНУБА, 2014) Минаев, Юрий Николаевич; Филимонова, Оксана Юрьевна; Минаева, Юлия Ивановна; Филимонов, Георгий АлександровичРассмотрены вопросы решения задач прогнозирования гранулированного временного ряда (ВР) на уровне линейных матричных уравнений. Предложен алгоритм прогнозирования ВР на основании методологии решения ЛМУ, приведен пример решения задачи прогнозирования ВР, показана возможность повышения точности прогнозирования за счет использования присоединенных тензоров.Документ Сравнительние модели в условиях неопределенности для решения задач управления(КНУБА, 2016) Белощицкий, Андрей Александрович; Минаева, Юлия Ивановна; Филимонов, Георгий АлександровичНа основании формальных процедур рассматриваются представления универсального подмножества, имеющего свойства нечеткого множества. Поставленная задача состоит в том, чтобы показать объективное существование в составе универсального подмножества такого подмножества упорядоченных пар, которое обладает свойствами нечеткого множества. Такое подмножество в свою очередь позволяет определить нейтральную позицию, по отношению к которой определяется роль и значимость (компаративность) эвристически назначенного нечеткого множества. Установлено, что нечеткое множество, как объект, отображает человеческое представление о физической сущности и таких представлений может быть несколько.Документ Тензорные модели интервальной математики в основе метода решения задач управления в условиях неопределенности(КНУБА, 2017) Минаев, Юрий Николаевич; Минаева, Юлия Ивановна; Филимонова, Оксана Юрьевна; Филимонов, Георгий АлександровичРассматрено представление интервала в виде тензорной модели с последующей тензорной декомпозицией и формированием подмножества упорядоченных пар (псевдонечеткое множество вида x n x {x pm }1 ,pm ®[0,1] – псевдоФП). Аналогичные нечеткому множеству псевдомодели ФП обладают расширенным свойством функции принадлежности Σ = ( ) pm = i 1,n x 2 1. Предложено нечеткий интервал определять как подмножество упорядоченных пар (псевдонечеткое множество) (ПмУП), наиболее близкое по унитарной норме к исходному (четкому) интервалу. Сформулированы алгоритмы выполнения арифметических операций над интервалами на уровне тензорных моделей. Приведены примеры, показывающие эффективность предложенных методов и моделей.Документ Представление неопределенности на уровне тензорных моделей данных(КНУБА, 2019) Минаева, Юлия Ивановна; Минаев, Юрий Николаевич; Филимонова, Оксана ЮрьевнаТеория нечетких множеств, являющаяся эффективным аппаратом для решения задач в условиях неопределенности, в ряде случаев может иметь определенные ограничения, обусловленные сложностью технологического процесса (или объекта управления), высокой размерностью и суперогромным объемом исходного множества данных, усугубляемой пропуском данных, противоречивостью требований, предъявляемых к функции принадлежности и др. Предложен способ построения подмножества упорядоченных пар, который может быть использован вместо функции принадлежности (при невозможности его формирования) при решении задачи в условиях неопределенности или как возможность получения предварительного решения, позволяющего оценить рациональность экспертно сформированного нечеткого множества (функции принадлежности). В основу построения подмножества упорядоченных пар положена нечетко-множественная интерпретация сингулярной декомпозиции преобразованного в 2D-тензор исходного множества данных. Приведены примеры, иллюстрирующие эффективность предложенного метода.