Математические основы нечеткой логики

Введение год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Новиков, Сергей Юрьевич Усиливающаяся роль информатизации управления предприятием предъявляет повышенные требования к качеству предоставляемых информационных услуг. Но вместе с положительным эффектом от использования информационных технологий предприятие становится зависимым от тех же самых информационных технологий [1]. Зависимость эта тем выше, чем сильнее автоматизированы бизнес-процессы предприятия. В этих условиях одним из основных требований, предъявляемых к информатизации, является поддержание на достаточном уровне информационных услуг сервисов [ ], в противном случае убытки и потери для предприятия могут быть невосполнимыми [5]. В дальнейшем, для общности изложения под ИТ-сервисом сервис будем понимать комплекс решений или деятельность в области информатизации, направленные на поддержку бизнес-процессов. Для поддержания сервисов на достаточном уровне в составе организации существует информационная служба ИТ-служба, ИТ-подразделение , ответственная за реализацию информационных технологий. Иногда задачи ИТ-подразделения поручаются внешним специализированным организациям Аутсорсинг [ ], однако всегда предоставляемые информационные услуги должны быть сбалансированы, а их уровень должен быть оправдан и достаточен для выполнения бизнес-процессов предприятия [ ]. В настоящее время существует несколько структурированных подходов к организации сервисов, предлагаемых рядом коммерческих компаний.

Нечеткое моделирование в среде и .

Сегодня используются разнообразные тестовые методики: Как правило, при отборе кандидатов используют не одну методику, а комплекс различных методик, направленных на всестороннюю оценку кандидатов. Такой подход связан с тем, что ни одна из перечисленных методик по отдельности не дает исчерпывающей информации, на основании которой можно было бы принять верное решение о приеме на работу. Однако проблема состоит в определении интегрального показателя оценки кандидатов на основании результатов тестирования по различным методикам.

Практика тестирования персонала при приеме на работу показала, что в качестве метода отбора тесты могут быть использованы только в случае их подготовки высококлассными специалистами профессиональные тесты , и практикующими психологами психологические тесты. Тем не менее, зачастую, формированием интегрального показателя, занимаются некомпетентные сотрудники, оценка кандидатов которых, страдает субъективностью и неумением интерпретации результатов тестов.

Объектом исследования являются нечеткие модели сервисов, нечеткие при реорганизации бизнес-процессов «Управления информационных.

Математические и инструментальные методы экономики Количество траниц: Особенности оценки кредитоспособности малых и средних предприятий 1. Описание моделей, базирующихся на технологии УАЯ 2. Схема процесса принятия решений 3. Потенциально рынок микро- и малых кредитов в России составляет порядка млрд. Одной из основных причин кризиса малого предпринимательства в России является как отсутствие достаточного финансирования вообще, так и действенной и работоспособной системы кредитования малого бизнеса в частности.

Одной из основных причин кризиса малого предпринимательства в России является как отсутствие достаточного финансирования вообще, так и действенной и работоспособной системы кредитования малого бизнеса в частности. Несмотря на активную пропаганду со стороны государства, предприятия малого бизнеса, в большинстве своем, находятся в ситуации, когда получить долгосрочные заемные средства на приемлемых условиях оказывается чрезвычайно сложно.

И если несколько лет назад подобное обстоятельство объяснялось недостаточным развитием банковской системы в целом, то сейчас банковский сектор хоть и направил свое внимание в сторону малого бизнеса, однако это явление носит скорее рекламный характер.

Применение нечётких когнитивных карт для моделирования включающего нечёткие когнитивные карты (FCM). Предлагаемая модель описывает взаимодействие . безопасности, а с года в Бизнес школе. За это время в.

Адаптивная нейро-нечеткая система оценки рисков информационной безопасности организации [1] Рассматриваются наиболее распространенные методики оценки риска и предлагается использовать для этих целей теорию нечеткой логики. Описывается предложенная нечеткая продукционная модель НПМ , в которой определены семь входных лингвистических переменных, характеризующих факторы риска, четыре выходных лингвистических переменных, характеризующих риски различных областей информационной безопасности, а также четыре базы правил.

Отмечается, что НПМ является первым приближением для рассматриваемой предметной области и требует оптимизации с целью минимизации ошибки выходов модели. Рассматриваются наиболее распространенные методы оптимизации параметров нечетких моделей и обосновываются преимущества применения методов, основанных на использовании нейро-нечетких сетей ННС. Описывается процесс преобразования элементов нечеткой модели, таких как блок фаззификации, блок базы правил и блок дефаззификации во фрагменты нейронной сети.

Результатом данного процесса является нейро-нечеткая сеть, соответствующая нечеткой модели. Обучение модели было выполнено гибридным методом, который представляет собой комбинацию методов наименьших квадратов и обратного распространения ошибки. Результатом данного процесса является оптимизация настройка параметров функций принадлежности входных лингвистических переменных. Использованный подход нейро-нечеткого моделирования позволил получить более адекватную нечеткую продукционную модель, которая позволяет проводить лингвистический анализ рисков информационной безопасности организации.

Ваш -адрес н.

финансы и статистика, Нечетко-множественный анализ фондовых инвестиций. Основные особенности применения экономико-математических моделей в управлении: Экономико-математическое моделирование факторов экономического анализа посредством метода линейного программирования: В последнее десятилетие наблюдается рост колличества российских предприятий не только частных, но и государственных , которые делают попытки сконструировать свою деятельность в современных научных тенденциях в экономической и математической науке.

Риск в бизнесе – это некоторая возможность с негативным оттенком, модели в настоящем изложении – это нечеткие числа самого общего вида).

Складывается впечатление, что только этим способом нечеткая логика может быть применена, однако это не так. Почти всегда статья написана на математическом языке. Замечательно, но программисты пользуются другим языком с другими обозначениями. Поэтому оказывается, что статья просто непонятна тем, кому, казалось бы, должна быть полезна. Все это грустно, потому что нечеткая логика — это одно из величайших достижений математики -ого века, если критерием брать практическую пользу.

В этой статье я попытаюсь показать, насколько это простой и мощный инструмент программирования — настолько же простой, но гораздо более мощный, чем система обычных логических операций. Самым замечательным фактом о нечеткой логике является то, что это прежде всего логика. Из начал мат-логики известно, что любая логическая функция может быть представлена дизъюнктивной или конъюнктивной нормальной формой, из чего следует, что для реализации исчисления высказываний достаточно всего трех операций: В классической логике каждая из этих операций задана таблицей истинности: Следовательно логические операции уже нельзя представить таблично.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МАЛОГО бизнеса.

Логика была призвана исключить не- строгость, неоднозначность из рассуждений. Теперь же возникла насущная необходимость создания теории, позволяющей формально описывать нестрогие, нечеткие понятия и обеспечивающей возможность продвинуться в познании процессов рассуждений, содержащих такие понятия. Крупным тагом в этом направлении явился подход, основанный на использовании понятия нечеткого множества . Этот подход позволяет дать строгое математическое описание в действительности расплывчатых утверждений, реализуя таким образом попытку преодолеть лингвистический барьер между человеком, суждения и оценки которого являются приближенными и нечеткими, и машинами, которые могут выполнять только четкие инструкции.

моделей и алгоритмов принятия решений по кредитованию предприятий малого (среднего) бизнеса на основе аппарата теории нечетких множеств".

Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке"Файлы работы" в формате Всё чаще в высших учебных заведениях встаёт вопрос о том, как оценить студента. Существенной особенностью является сложность количественного оценивания процессов обучения и управления. Однозначно определяемого перечня показателей качества подготовки не существует, так как отсутствуют четкие представления о том, какие количественно измеримые факторы на него влияют, какими достоверно оценивающими показателями оно выражается, какова достоверность этих показателей и т.

При построении модели рейтинговой оценки знаний студента по нескольким или всем дисциплинам с учётом его творческой, общественной и научной деятельности увеличивается количество факторов, влияющих на итоговую рейтинговую оценку студента. Применение иерархических нечетких баз знаний позволяет преодолеть"проклятие размерности".

Нечеткое моделирование в среде и

Нечеткие модели и сети. Горячая линия — Телеком, Теория сетей Петри и моделирование систем: В ряде публикаций, например в [3, 5, 8], предлагается проводить анализ бизнес-процессов, представленных в нотации , с использованием аппарата сетей Петри. Стоит подчеркнуть, что в указанных публикациях не рассмотрено решение существенных для анализа бизнес-процессов и оценки рисков в них классических задач для сетей Петри, таких как задача достижимости маркировки и задача покрываемости маркировки.

В настоящей статье для анализа нечетких бизнес-процессов и оценки рисков предлагаются способы, основанные на интерпретации нечетких бизнес-процессов с помощью аппарата высокоуровневых нечетких сетей Петри [5], решении задачи покрываемости маркировки с построением совокупности маршрутов и расчетом искомых характеристик исследуемого состояния сети с использованием нечеткой продукционной модели на примере модели Сугэно 0-го порядка.

Теория нечетких множеств появилась в результате обобщения, предложившей инструмент для формулирования адекватных моделей при решении.

Консультационная группа"Воронов и Максимов" Введение Маркетинг относится в основном к сфере эмпирических исследований. Все что мы знаем о нем — либо опыт компаний, накопленный за десятилетия их работы на различных рынках, либо плоды исследований психологов, социологов, экономистов и других ученых. Предметом маркетинга, как научной дисциплины, является деятельность фирмы на рынке во всем ее беспредельном разнообразии. Отсюда сложность и неоднозначность рассуждений маркетологов, а также их скептицизм в отношении строгих математических выкладок которыми часто пользуются экономисты-теоретики или специалисты в области финансового анализа.

Действительно, как переложить на язык чисел и формул, например, поведение сотен тысяч различных потребителей на рынке и учесть при этом идеи нескольких десятков специалистов, работающих в разных фирмах и стремящихся к различным целям? И, тем не менее, в определенных ситуациях применение математических моделей для анализа маркетинговой деятельности фирмы или при исследовании рынков, не только возможно, но и может оказать существенную помощь разработчикам бизнес-планов компании, когда встанет вопрос об эффективности и рисковости инвестиций в тот или иной бизнес.

Главное, чтобы в применяемых моделях производился надлежащий учет неопределенности относительно будущего состояния учтенных в модели параметров рынка. В работах по маркетинговому моделированию например, [1] упомянутая неопределенность учитывается с введением в модель так называемых субъективных вероятностей, оценки которых получены как результат познавательной активности экспертов или экспертных групп.

Подробнее о применимости вероятностных методов в экономичееских задачах см. Мы не хотели бы сейчас занимать внимание читателя дискуссионными вопросами о том, насколько вообще корректно и удобно применение вероятностей в экономическом анализе в [2] этому посвящен отдельный раздел.

Бизнес-класс, вебинар #18. Бизнес-моделирование