Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10995/43752
Title: Нечеткая модель выявления значимых скрытых влияний в системе откликов объектов
Other Titles: Fuzzy model for identifying significant subtle influences within a system of objects’ responses
Authors: Nazarov, D. M.
Begicheva, S. V.
Azarov, D. A.
Назаров, Д. М.
Бегичева, С. В.
Азаров, Д. А.
Issue Date: 2016
Publisher: Издательство УМЦ УПИ
Citation: Назаров Д. М. Нечеткая модель выявления значимых скрытых влияний в системе откликов объектов / Д. М. Назаров, С. В. Бегичева, Д. А. Азаров // Компьютерный анализ изображений: Интеллектуальные решения в промышленных сетях (CAI-2016) : сборник научных трудов по материалам I Международной конференции 5-6 мая 2016 г./ Под общ. ред. А. Г. Тягунова. — Екатеринбург: Изд-во УМЦ УПИ, 2016. — С. 180-185.
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.
Keywords: DATA MINING
IMPLICIT FACTOR
COMMUNICATION CHANNEL
FUZZY MODEL
RESPONSE
SIGNAL
SUBTLE INFLUENCES
ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ
ИМПЛИЦИТНЫЙ ФАКТОР
КАНАЛ СВЯЗИ
НЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ
ОТКЛИК
СИГНАЛ
СКРЫТЫЕ ВЛИЯНИЯ
URI: http://hdl.handle.net/10995/43752
Conference name: I Международная конференция «Компьютерный анализ изображений: Интеллектуальные решения в промышленных сетях (CAI-2016)»
Conference date: 05.05.2016-06.05.2016
RSCI ID: https://elibrary.ru/item.asp?id=28549309
ISBN: 978-5-8295-0480-9
Origin: Компьютерный анализ изображений: Интеллектуальные решения в промышленных сетях (CAI-2016). — Екатеринбург, 2016.
Appears in Collections:Конференции, семинары

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
cai-2016-42.pdf508,12 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.