РАЗРАБОТКА СЕРВИСА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МЕТОДАМИ НЕЧЕТКОЙ МАТЕМАТИКИ

  • Алиса Валерьевна Рубцова Смоленский государственный университет

Аннотация

В статье обсуждается теоретическая обоснованность выбора методов нечеткой математики при решении задач прогнозирования. Проводится краткий анализ популярных, распространенных методов решения и анализа решения задач прогнозирования в различных сферах повседневной жизни.

Сведения об авторе

Алиса Валерьевна Рубцова, Смоленский государственный университет

магистрант физико-математического факультета

Литература

1. Сох I J., Lewis R. W., Rasing R.S. and etc. Application of neural computingin basic oxygen steelmaking // J. of Materials Processing Techn., 2002.V.120, №l-3.-p.310-315.
2. BaseGroup Labs URL:https://basegroup.ru/community/articles/fuzzylogic-math
3. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – М.: Мир, 1976.
4. Kosko B. Fuzzy systems as universal approximators // IEEE Transactions on Computers, vol. 43, No. 11, November 1994. – P. 1329-1333.
5. Cordon O., Herrera F., A General study on genetic fuzzy systems // Genetic Algorithms in engineering and computer science, 1995. – P. 33-57.
6. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике.
7. Прикладные нечеткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Сугэно. – М.: Мир, 1993.- 368 с.
8. Chen S.M. Forecasting enrollments based on fuzzy time series // Fuzzy Sets Systems, 1996, vol. 81, no. 3, pp. 311-319.
Опубликована
2016-11-25
Как цитировать
РУБЦОВА, Алиса Валерьевна. РАЗРАБОТКА СЕРВИСА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ МЕТОДАМИ НЕЧЕТКОЙ МАТЕМАТИКИ. Международный научный журнал «Современные информационные технологии и ИТ-образование», [S.l.], v. 12, n. 2, p. 254-258, nov. 2016. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/94>. Дата доступа: 03 dec. 2021
Раздел
Прикладные проблемы оптимизации