Рус Eng За 365 дней одобрено статей: 2101,   статей на доработке: 262 отклонено статей: 885 
Библиотека
Статьи и журналы | Тарифы | Оплата | Ваш профиль

Глушенко С.А. Анализ программных средств реализации нечетких экспертных систем

Опубликовано в журнале "Программные системы и вычислительные методы" в № 4 за 2017 год на страницах 77-88.

Аннотация: Объектом исследования является предприятия и организации различных отраслей, ведущие проектно–ориентированный бизнес. Предметом исследования являются процессы принятия решений, протекающие при реализации различных проектов. Повышение эффективности принимаемых решений может быть достигнуто посредством применения экспертных систем (ЭС). При этом ЭС должна основываться на современных методах обработки информации в условиях неопределённости. Для этого предлагается использовать экспертные системы на базе методов и моделей нечеткой логики. Особое внимание в статье автор уделяет функциональным требования, которым должна соответствовать нечеткая ЭС. Автор подробно рассматривает существующий перечень программных средств (ПС) реализации нечетких ЭС, а для выявления оптимального ПС, соответствующего требованиям, применяется метод анализа сложных систем по критерию функциональной полноты профессора Г.Н. Хубаева. В результате проведения анализа установлено, что существующие ПС во многом не отвечают функциональным требованиям, поэтому разработка нового и эффективного инструментария является актуальной задачей.
Анализ также позволил определить программные средства со схожим набором функций, оценить степень подобия и степень соответствия рассматриваемых систем «эталонной» модели информационной системы, учитывающей требования пользователя.

Ключевые слова: экспертная система, риск, нечеткая логика, функциональная полнота, количественная оценка, матрица превосходства, матрица подобия, матрица поглощения, граф, эталонная модель

Информация о гранте: Исследование выполнено при финансовой поддержке РФФИ в рамках научного проекта № 16-31-00285 мол_а «Методы и модели нечеткой логики в системах принятия решений управления рисками»

DOI: 10.7256/2454-0714.2017.4.24251

Эта статья недоступна для пользователей, которые не вошли в цифровую библиотеку издательства под своим логином и паролем. Перейдите по ссылке, чтобы зарегистрироваться или осуществить вход.

Если вы один из авторов этой статьи, вы можете открыть бесплатный доступ к этой статье для своих читателей. Вы должны зайти под своим логином и паролем, чтобы воспользоваться услугой. Перейдите по ссылке, чтобы зарегистрироваться или осуществить вход.

Библиография:
Долженко А.И. Нечеткие модели — эффективный инструментарий для анализа потребительского качества информационных систем: монография. Ростов н/Д: РГЭУ «РИНХ», 2008. 220 с.
Мацяшек Л.А. Анализ требований и проектирование систем. Разработка информационных систем с использованием UML. М.: Изд. дом «Вильямс», 2002. 432 с.
Уокер Р. Управление проектами по созданию программного обеспечения. Унифицированный подход. М.: Лори, 2002. 424 с.
Шафер Д.Ф., Фатрел Р.Т., Шафер Л.И. Управление программными проектами: достижение оптимального качества при минимуме затрат. М.: Изд. дом «Вильямс», 2004. 1136 с.
Долженко А.И., Глушенко С.А. Анализ предпосылок создания СППР управления рисками проектов информационных систем // Информационные системы, экономика, управление трудом и производством: Ученые записки. Выпуск 14. Ростов–на–Дону: РГЭУ (РИНХ), 2011. 165 c.
Частиков А.П., Леднева И.Ю. Нечеткие экспертные системы // Наука Кубани, № 6, 2000. С. 58-63.
Полковникова Н.А., Курейчик В.М. Разработка модели экспертной системы на основе нечёткой логики // Известия ЮФУ. Технические науки, № 1 (150), 2014. С. 83-92.
Борисов В.В., Круглов А.С., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети.-2-е изд., стереотип. М.: Горячая линия-Телеком, 2012. 284 с.
Долженко А.И. Методология анализа рисков при проектировании информационных систем с использованием нечетких сетей // Вестник Ростовского государственного экономического университета «РИНХ», Т. 24, № 2, 2007. С. 148–155.
Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976. 168 с.
Хубаев Г.Н. Сравнение сложных программных систем по критерию функциональной полноты // Программные продукты и системы (SOFTWARE&SYSTEMS), № 2, 1998. С. 7-9.
Программный продукт «FuzzyTECH» // Inform Software. URL: http://www.fuzzytech.com/ (дата обращения: 7.03.2017).
Программный продукт «CubiCalc» // Hyper Logic. URL: http://www.tora-centre.ru/library/fuzzy/fuzi_i.htm (дата обращения: 20.02.2017).
Программный продукт «Fuzzy Logic Toolbox» // MatLab. URL: https://ch.mathworks.com/products/fuzzy-logic.html (дата обращения: 3.03.2017).
Программный продукт «FlexTool» // CynapSys. URL: http://cynapsys.com/page.cfm7CON-TENTS=include/contents.htm&BODY==products/flextool/flextool.htm (дата обращения: 17.02.2017).
Программный продукт «Scilab» // Scilab Enterprises. URL: http://www.scilab.org (дата обращения: 25.02.2017).
Программный продукт «Deductor» // BaseGroup Labs. URL: https://basegroup.ru/deductor/description (дата обращения: 15.02.2017).
Программный продукт «FisPro» // INRA Irstea. URL: https://www7.inra.fr/mia/M/fispro/fispro2013_en.html (дата обращения: 1.03.2017)

Правильная ссылка на статью:
просто выделите текст ссылки и скопируйте в буфер обмена