ЭЛЕКТРОННЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ:

ПРОГРАММНЫЕ ПРОДУКТЫ, СИСТЕМЫ И АЛГОРИТМЫ

Добавить статью

Вход Регистрация

Результаты для запроса: когнитивные карты


  1. Когнитивные гибридные системы поддержки принятия решений и прогнозирования

    И.С. Повидало Государственный университет «Дубна», Дубна, Россия;
    С.А. Ярушев Государственный университет «Дубна», Дубна, Россия;
    А.Н. Аверкин Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН, ул. Вавилова, «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия, физико-математических наук;
    А.В. Федотова «Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия, технических наук;

    Статья была опубликована в выпуске №4 от 29 сентября 2017 г.

    В работе рассматривается ряд моделей, которые могут быть использованы для поддержки принятия решений в динамических ситуациях, характеризующихся слабой структурированностью, основанной на гибридной системе, интегрирующей нечеткую иерархическую модель оценивания и нечеткую когнитивную модель ситуации. Описываются нейронные сети, в основе которых лежат самоорганизующиеся карты Кохонена и которые могут быть успешно применены для решения задач поддержки принятия решений и прогнозирования временных рядов, а также новые, разработанные и успешно примененные для идентификации динамических объектов модульные нейронные сети, их архитектура, алгоритмы обучения и работы. В статье рассмотрены примеры работы полученных нейронных сетей, а также проведен их сравнительный анализ с рядом других нейросетевых алгоритмов идентификации динамических объектов.


  2. Гибридные нечеткие когнитивные карты в задачах поддержки принятия решений и прогнозирования

    Н.А. Ефремова «Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН, Россия, технических наук;
    А.Н. Аверкин Вычислительный центр им. А.А. Дородницына Федерального исследовательского центра «Информатика и управление» РАН, ул. Вавилова, «Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)», Москва, Россия, физико-математических наук;
    С.А. Ярушев Государственный университет «Дубна», Дубна, Россия;

    Статья была опубликована в выпуске №4 от 29 сентября 2017 г.

    В настоящей работе предлагается гибридный подход к разработке систем прогнозирования временных рядов, а также поддержки принятия решений, основанный на модулярной архитектуре построения систем прогнозирования, базирующийся на гибридизации нейро-нечеткой нейронной сети ANFIS и нечетких когнитивных картах. С помощью подобной гибридной архитектуры система прогнозирования способна оперировать как качественными данными (субъективными мнениями экспертов), так и количественными (характеристиками исследуемого процесса). В данной работе подробно описан модуль с нечеткой когнитивной картой. Для облегчения задачи настройки весов когнитивной карты использован генетический алгоритм для обучения когнитивной карты, благодаря чему она способна самостоятельно обучиться и производить настройку.