Главная > Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Пред.
След.
Макеты страниц

Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше

Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике

4.5.2. Экспериментальное определение нечеткой меры.

Рассмотрим метод приближенного экспериментального определения нечеткой меры [32]. Предположим, что существует объектов. Пусть — частная оценка объекта, а — общая оценка, получаемая из (5.17). Предъявляя индивиду объекты и их частные оценки, можно получить его субъективные оценки из интервала [0, 1] для всех объектов.

Обозначим и аналогично и

Производя нормализацию мы имеем

Субъективная нечеткая мера может быть получена при условии минимума критерия

Для простоты предполагается, что в (4.36) удовлетворяет Я-правилу [27, 30].

Впервые нечеткие меры применялись для оценки сходства одномерных образов [32]. В [37] рассматривалось решение задачи оценки домов. При этом дома оценивались по следующим пяти показателям: площадь, удобства и обстановка, окружающая среда, стоимость, время, требуемое на дорогу до места работы. Известны применения нечетких мер для оценки привлекательности

экскурсионных районов [30], которые оценивались по таким показателям как красота природы, архитектурные памятники и т. д. Результаты оценок использовались для предсказания увеличения экскурсий в ближайшие десять лет.

Интересное решение задачи информационного поиска с применением нечетких мер рассмотрено в [30] применительно к библиотечной информационно-поисковой системе.

Categories

1
Оглавление
email@scask.ru