ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Нечеткие методы автоматической классификации представляют собой мощный и гибкий аппарат проведения исследований и решения разнообразных задач практически в любой области человеческой деятельности. Главной особенностью нечетких методов классификации объектов в условиях отсутствия обучающих выборок является их сходство с человеческим способом классификации и, как следствие, простота интерпретации полученных результатов. Подытоживая рассмотрение современного состояния нечеткого подхода к решению задачи автоматической классификации, необходимо отметить две наблюдаемые тенденции его развития. Первое, на что следует обратить внимание — дальнейшее исследование и совершенствование существующих как собственно нечетких методов кластерного анализа, так и методов интерпретации и анализа полученных результатов. Второй тенденцией является создание новых нечетких методов распознавания образов с самообучением. Очевидно, что в ближайшие годы следует ожидать появления не только новых кластер-процедур как в рамках каждого из трех основных рассмотренных направлений, так и в рамках разработки аппроксимационного направления нечеткого подхода, но и новых подходов к разработке нечетких кластер-процедур. Представляется также значительное увеличение областей применения нечетких методов кластеризации: от медицинской диагностики на начальных стадиях развития заболевания до социально-политических исследований. Наиболее перспективным применение нечетких методов автоматической классификации представляется в военной области: от совершенствования существующих средств космической разведки до разработки принципиально новых средств обнаружения, идентификации, захвата, сопровождения и оценки поражения цели, включая создание новых систем самонаведения управляемых авиационных бомб, ракет класса «воздух-воздух» и класса «воздух-поверхность», совершенствования оптико-локационных систем для средств ПВО, а также при разработке иных образцов высокоточного оружия. Дальнейшее развитие нечетких методов автоматической классификации и расширение сфер их применения неизбежно повлечет увеличение количества работ в таких областях, как логика и методология научного познания и философия науки и техники.