Нечеткая модель выявления значимых скрытых влияний в системе откликов объектов

Abstract

The paper deals with the problem of revealing subtle consistent patterns of functional connections between sets of data describing a system of objects’ responses and being of significant value to solving control problems. The main strengths and weaknesses of utilizing fuzzy systems for modeling that limit the use of fuzzy logic in research are explored afterwards. It outlines the main features of the fuzzy model for identifying significant subtle (implicit) influences within a system of objects’ responses based on a cross between fuzzy set and data mining approaches which embrace fuzzy binary relations and correspondence and their composition as well as reflexive selection of mediating factors. The tool for obtaining assessments in natural language resulting from exploiting an automated learning algorithm is later suggested. The method’s ability to locate non-evident elements of a communication channel and evaluate the power of effects produced is then unveiled. After that the model’s applicability to examining the system of images’ responses when analysing implicit influences among their key attributes is discovered. The article lastly brings evidence for its adaptability to simulating mutual impacts of a range of economic objects.

Рассмотрена проблема выявления срытых закономерностей в данных, характеризующих систему откликов объектов и обладающих значительной ценностью в решении задач управления. Выявлены основные достоинства и недостатки работы с нечеткими системами в процессе моделирования объекта, определяющие границы применения нечеткой логики. Приведена нечеткая модель поиска значимых скрытых (имплицитных) влияний в системе откликов объектов на основе нечетко-множественного подхода и интеллектуального анализа данных, объединяющих задание нечетких бинарных отношений и нечетких бинарных соответствий через их композицию, а также рефлексивный отбор опосредованных факторов. Установлена ее способность с помощью полученных на базе автоматизированного алгоритма обучения оценок на естественном языке идентифицировать скрытые элементы канала связи и определить силу их влияния на непосредственно измеряемые выходные показатели. Описана возможность применения модели в системе откликов изображений при анализе имплицитных влияний их ключевых параметров, а также ряда экономических объектов.