ВИСНОВКИ
В ході виконання досліджень розроблено метод ідентифікації нелінійних об’єктів на основі нечіткої логіки, який складається з сукупності принципів, математичних моделей, алгоритмів та програмного забезпечення для апроксимації невідомої залежності «входи-вихід» по доступній експертній інформації. При цьому отримані наступні результати:
1. Сформульовані принципи ідентифікації нелінійних об’єктів на базі нечіткої логіки і генетичних алгоритмів.
2. Розроблені математичні моделі нечіткої апроксимації нелінійних залежностей з неперервним та дискретним виходом.
3. Сформульовані математичні постановки задач оптимальної настройки нечітких баз знань.
4. Розроблені генетичні алгоритми вирішення нелінійних задач оптимізації, що виникають при настройці нечітких баз знань.
5. Розроблено програмне забезпечення FUZZY EXPERT для вирішення задач ідентифікації нелінійних об’єктів на базі нечіткої логіки.
СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ
1. Ротштейн А.П., Кательников Д.И. Идентификация нелинейных объектов на базе нечеткой логики //Кибернетика и системный анализ.-1998.-№5.-С.53-61.
2. Ротштейн О.П., Ларюшкін Є.П., Катєльніков Д.І. Багатофакторний аналіз технологічного процесу біоконверсії на основі лінгвістичної інформації //Вісник ВПІ.-1997.-№3.-С.38-45.
3. Ротштейн О.П., Катєльніков Д.І. Ідентифікація нелінійних об'єктів нечіткими базами знань //Вісник ВПІ.-1997.-№4.-С.98-103.
4. Ротштейн О.П., Лойко Є.Є., Катєльніков Д.І., Лойко Л.С. Прогнозування кількості захворювань на базі нечіткої логіки //Вісник ВДМУ.- 1998.-№2.-С.486-489.
5. Rotshtein A. P., Katelnikov D.I. Design and Tuning of Fuzzy If - Then Rules for Automatic Classification. In Proc. of the International Conference «Annual Meeting of North American Fuzzy Information Processing Society - NAFIPS’98», Tampa, USA, 1998.- P.50-55.
6. Rotshtein A. P., Katelnikov D.I. Tuning of Fuzzy Rules for Nonlinear Objects Identification with Discrete and Continuous Output. In PROC. of the 6th European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT'98), Aachen, Germany, 1998.-P. 929-934.
7. Rotshtein A. P., Katelnikov D.I. Fuzzy rule-based system for psychophysiological testing of the man-operator. In PROC. of the Fifth European Congress on Intelligent Techniques and Soft Computing (EUFIT'97), Aachen, Germany, 1997.- P.984-986.
8. Rotshtein A. P., Katelnikov D.I., Zlepko S.M. Fuzzy rule-based expert system for differential diagnosis of ischemia heart disease. In Proc. of the International Conference "Fuzzy Logic and Its Applications - FUZZY'97". Zichron, Israel, 1997.- P.367-372.
9. Rotshtein A. P., Katelnikov D.I., Goldenberg L.N. Design and tuning of the fuzzy expert systems for medical diagnostics. In PROC. of International Workshop "Biomedical Engineering & Medical Informatics" (BEMI'97) Gliwice, Poland, 1997.- P.106-110.
Особистий внесок. Всі основні результати дисертаційної роботи отримані автором самостійно. В роботах, написаних у співавторстві, автору належить: математичні моделі та алгоритми ідентифікації нелінійних об’єктів з неперервним виходом [1,3,6], дискретним виходом [5,6], проектування та оптимізація моделей [2,4,8,9], розробка програмного забезпечення [7].
АНОТАЦІЯ
Катєльніков Д.І. Розробка методу ідентифікації нелінійних об’єктів для експертних систем на базі нечіткої логіки.-Рукопис.
Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - Автоматизовані системи управління і перспективні інформаційні технології.-Науково-виробнича корпорація «Київський інститут автоматики», Київ, 1998.
Запропоновані принципи ідентифікації нелінійних залежностей на базі експертно-лінгвістичної інформації шляхом двохетапної настройки нечітких баз знань. Розроблені моделі апроксимації нелінійних залежностей з неперервним та дискретним виходом на основі нечітких правил «ЯКЩО <входи>, ТОДІ <вихід>». Сформульовані задачі настройки моделей нечіткої апроксимації як вибір таких форм функцій належності та коефіцієнтів вагомості експертних правил, що мінімізують розбіжність між теоретичним та експериментальним виходами об’єкту. Розроблені генетичні алгоритми оптимальної настройки нечітких баз знань. Проведені комп’ютерні експерименти з еталонними нелінійними об’єктами, що доводять ефективність запропонованого методу ідентифікації. Розроблена програмна оболонка FUZZY EXPERT для вирішення практичних задач ідентифікації на базі розробленого методу. Наведені результати використання оболонки FUZZY EXPERT в експертних системах медичної діагностики, прогнозування захворювань, та оцінки іноваційних проектів.
Ключові слова: нелінійні залежності, ідентифікація, нечітка логіка, генетичні алгоритми, прийняття рішень, експертні системи.
Кательников Д.И. Разработка метода идентификации нелинейных объектов для принятия решений на базе нечеткой логики. -Рукопись.
Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 - Автоматизированные системы управления и перспективные информационные технологии.-Научно- производственная корпорация «Киевский институт автоматики», Киев, 1998.
Предложены принципы идентификации нелинейных зависимостей на базе экспертно-лингвистической информации путем двухэтапной настройки нечетких баз знаний. Разработаны модели нечеткой аппроксимации нелинейных зависимостей. Сформулированы задачи оптимальной настройки нечетких баз знаний. Для решения этих задач разработаны генетические алгоритмы оптимизации. Проведены компьютерные эксперименты с эталонными моделями, подтверждающие эффективность предложенного метода идентификации. Разработана программная оболочка FUZZY EXPERT для решения практических задач идентификации. Приведены результаты использования оболочки FUZZY EXPERT в экспертных системах медицинской диагностики, прогнозирования заболеваний и оценки инновационных проектов.
Ключевые слова: нелинейные зависимости, идентификация, нечеткая логика, генетические алгоритмы, принятие решений, экспертные системы.
Katelnikov D.I. Creation of method for nonlinear object identification for solution making based upon fuzzy logic.-Manuscript.
Candidate of technical science dissertation on speciality 05.13.06 - Automated control systems and perspective informational technology.-Scientific and productive corporation «Kiev institute of automatisation», Kiev, 1998.
The dissertation is devoted to creation of method for nonlinear objects identification on the basis of fuzzy logic and genetic algorithms. Dissertation contains new principles of identification, mathematical models of fuzzy approximation of objects with discrete and continuous output. Tasks of fuzzy models fine tuning are stated. Genetic algorithms for solution of these tasks are developed. Achieved new scientific results were applied during creation of FUZZY EXPERT software. The main purpose of this software is to facilitate procedures of nonlinear object identification on the basis of fuzzy logic and genetic algorithms.
Keywords: Information from expert, fuzzy logic, rough tuning of the model, fine tuning of fuzzy model, genetic algorithms of optimization, software FUZZY EXPERT.
Автор висловлює подяку д.т.н., проф. Ротштейну О.П. за визначення мети досліджень та постановки задач ідентифікації.
| 
