RU2625937C1 - Устройство выбора решения в нечеткой ситуации - Google Patents

Устройство выбора решения в нечеткой ситуации Download PDF

Info

Publication number
RU2625937C1
RU2625937C1 RU2016123160A RU2016123160A RU2625937C1 RU 2625937 C1 RU2625937 C1 RU 2625937C1 RU 2016123160 A RU2016123160 A RU 2016123160A RU 2016123160 A RU2016123160 A RU 2016123160A RU 2625937 C1 RU2625937 C1 RU 2625937C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
block
input
situation
classification
fuzzy
Prior art date
Application number
RU2016123160A
Other languages
English (en)
Inventor
Геннадий Геннадиевич Молоканов
Дмитрий Анатольевич Пеньков
Original Assignee
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ filed Critical ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ КАЗЕННОЕ ВОЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МИНИСТЕРСТВА ОБОРОНЫ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Priority to RU2016123160A priority Critical patent/RU2625937C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2625937C1 publication Critical patent/RU2625937C1/ru

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/28—Testing of electronic circuits, e.g. by signal tracer
    • G01R31/317—Testing of digital circuits
    • G01R31/3181—Functional testing
    • G01R31/319—Tester hardware, i.e. output processing circuits
    • G01R31/31917—Stimuli generation or application of test patterns to the device under test [DUT]
    • G01R31/31919—Storing and outputting test patterns
    • G01R31/31921—Storing and outputting test patterns using compression techniques, e.g. patterns sequencer
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N7/00—Computing arrangements based on specific mathematical models
    • G06N7/02—Computing arrangements based on specific mathematical models using fuzzy logic
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Z—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00—Subject matter not provided for in other main groups of this subclass
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/14—Conversion to or from non-weighted codes
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • H03M7/3084—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction using adaptive string matching, e.g. the Lempel-Ziv method
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • H03M7/46—Conversion to or from run-length codes, i.e. by representing the number of consecutive digits, or groups of digits, of the same kind by a code word and a digit indicative of that kind

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Feedback Control In General (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области автоматизированных систем и систем с автоматическим управлением. Технический результат заключается в повышении точности при выборе решения в нечеткой ситуации, отражающей возможное состояние системы. Технический результат достигается за счет устройства, которое содержит датчик ситуации, блок памяти ситуации, элемент ИЛИ, блок ввода классов, блок памяти классов, генератор тактовых импульсов, счетчик сравнений, блоки формирования сигнала некорректности, блоки сравнения по нечеткому признаку, блоки проверки корректности, блок обработки результатов сравнения, пороговый фильтр, блок ввода порогового значения, блок буферной памяти, блок ввода матрицы штрафов, блок нормировки результатов классификации, блок расчета вектора штрафов классификации и блок выбора решения. 1 ил.

Description

Изобретение относится к автоматизированным системам и системам автоматического управления и может быть использовано при управлении сложными объектами (системами, процессами), описываемыми слабоформализуемыми признаками, представленными в виде нечетких множеств, в случае, когда выбор управленческого решения осуществляется в соответствии с моделью классификации текущей ситуации.
Известно понятие нечеткой ситуации как совокупности нечетких значений признаков, представляющих собой множество лингвистических переменных, характеризующих состояние объекта управления и представляющих собой нечеткие множества. Для описания нечетких ситуаций используются функции принадлежности μ∈[0,1], где [0,1] - диапазон возможных значений μ (Мелихов А.Н., Бернштейн Л.С., Коровин С.Я. Ситуационные советующие системы с нечеткой логикой. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990, с. 97-99).
Известно устройство для моделирования процесса принятия решения в условиях неопределенности [RU 2534924, 2014 г.], содержащее сумматоры, первый элемент задержки, второй элемент задержки, третий элемент задержки, блок выбора максимального кода, матрицу из блоков умножения, стековую память, входные триггеры, элементы И, блоки умножения, вторые регистры, третьи регистры, схему сравнения, обеспечивающее моделирование процесса принятия решения в условиях неопределенности с возможностью ранжирования вариантов принятия решения.
Недостатком данного устройства являются относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что исходные данные (множество стратегий и исходов принятия решения) задаются в виде детерминированных величин, что не позволяет применять устройство для управления системой (процессом), описываемой нечеткими признаками.
Также известно устройство принятия нечетких решений [RU 2054708, 1996 г.], содержащее первый коммутатор, группу из преобразователей напряжение-частота, группы из полосовых фильтров, второй коммутатор, блок вычисления конъюнкций кортежей, блок вычисления дизъюнкций кортежей и блок выбора решений, обеспечивающее выбор оптимальных управляющих действий при нечетком задании входных переменных (факторов), в соответствии с заданием экспертным путем функций принадлежности (для заданного определенного набора нечетких переменных).
Недостатком данного устройства являются относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что устройство не позволяет учитывать неблагоприятные последствия (штраф) от неверного принятия решения, связанного с неправильной классификацией ситуации.
Наиболее близким по технической сущности к предлагаемому является устройство для классификации нечетких ситуаций с расширенным диапазоном действия [RU 2579993, 2016 г.], содержащее датчик ситуации, блок памяти ситуации, элемент ИЛИ, блок ввода классов, блок памяти классов, генератор тактовых импульсов, счетчик сравнений, блоки формирования сигнала некорректности, блоки сравнения по нечеткому признаку, блоки проверки корректности, блок обработки результатов сравнения, пороговый фильтр, блок ввода порогового значения, блок буферной памяти, блок вывода результатов классификации.
Недостатком наиболее близкого технического решения являются относительно узкие функциональные возможности, обусловленные тем, что:
- конечным результатом является достоверность отнесения ситуации к одному из классов (либо ни к одному из классов), при этом информация о достоверности отнесения ситуации к остальным классам не поступает на выход устройства, вследствие чего не может быть использована для выбора управленческих решений;
- не осуществляется выбор управленческого решения, соответствующего результатам классификации нечеткой ситуации.
Требуемый технический результат заключается в расширении функциональных возможностей с целью обеспечения возможности выбора управленческого решения в нечеткой ситуации с учетом достоверности отнесения ее ко всем рассматриваемым классам и возможных неблагоприятных последствий от неверной классификации.
Требуемый технический результат достигается тем, что в устройство, содержащее датчик ситуации, блок памяти ситуации, элемент ИЛИ, блок ввода классов, блок памяти классов, генератор тактовых импульсов, счетчик сравнений, блоки формирования сигнала некорректности, блоки сравнения по нечеткому признаку, блоки проверки корректности, блок обработки результатов сравнения, пороговый фильтр, блок ввода порогового значения, блок буферной памяти введены блок ввода матрицы штрафов, блок нормировки результатов классификации, блок расчета вектора штрафов классификации, блок выбора решения, причем выход блока буферной памяти соединен со входом блока нормировки результатов классификации, первый вход блока расчета вектора штрафов классификации соединен с выходом блока ввода матрицы штрафов, второй вход блока расчета вектора штрафов классификации соединен со входом блока нормировки результатов классификации, вход блока выбора решения соединен с выходом блока расчета вектора штрафов классификации.
На фиг. 1 приведена электрическая структурная схема выбора решения в нечеткой ситуации.
Устройство для классификации нечетких ситуаций с расширенным диапазоном действия (фиг. 1) содержит датчик ситуации 1, блок памяти ситуации 2, элемент ИЛИ 3, блок ввода классов 4, блок памяти классов 5, генератор тактовых импульсов 6, счетчик сравнений 7, блоки формирования сигнала некорректности 8-N, блоки сравнения по нечеткому признаку 9-N, блоки проверки корректности 10-N, блок обработки результатов сравнения 11, пороговый фильтр 12, блок ввода порогового значения 13, блок буферной памяти 14, блок нормировки результатов классификации 15, блок расчета вектора штрафов классификации 16, блок ввода матрицы штрафов 17, блок выбора решения 18.
При этом N выходов датчика ситуации 1 соединены с N входами блока памяти ситуации 2 и N+1 выход с входом 1 элемента ИЛИ 3, М выходов блока ввода классов 4 соединены с М входами блока памяти классов 5; вход генератора тактовых импульсов 6 соединен с выходом элемента ИЛИ 3, а выход того же блока - с входом счетчика сравнений 7, при этом выход 1 счетчика сравнений 7 соединен с N+1 и М+1 входами блока памяти ситуации 2 и блока памяти классов 5 соответственно; N выходов блока памяти ситуации 2 и N выходов блока памяти классов 5 соединены со входами 1 и 2 N блоков формирования сигнала некорректности 8-N соответственно, причем выходы 2 и 3 N блоков формирования сигнала некорректности 8-N соединены со входами 1 и 2 N блоков сравнения по нечеткому признаку 9-N соответственно, а выходы 1 соединены со входами 2 N блоков проверки корректности 10-N; входы 1 N блоков проверки корректности 10-N соединены с выходами N блоков сравнения по нечеткому признаку 9-N, а выходы соединены с N входами блока обработки результатов сравнения 11, при этом выход того же блока соединен со входом 1 порогового фильтра 12; выход блока ввода порогового значения 13 соединен со входами 3 N блоков формирования сигнала некорректности 8-N и входом 2 порогового фильтра 12, вход 1 блока буферной памяти 14 соединен с выходом порогового фильтра 12, а вход 2 соединен с выходом 2 счетчика сравнений 7; выход 1 блока буферной памяти 14 соединен с входом 2 элемента ИЛИ 3, при этом выход 2 того же блока соединен со входом блока нормировки результатов классификации 15; выход блока нормировки результатов классификации соединен со входом 1 блока расчета вектора штрафов классификации 16; выход блока ввода матрицы штрафов 17 соединен со входом 2 блока расчета вектора штрафов классификации 16; выход блока расчета вектора штрафов классификации соединен со входом блока выбора решения 18.
Все элементы устройства охарактеризованы на функциональном уровне. Описываемая форма их реализации предполагает использование программируемого (настраиваемого) многофункционального средства, поэтому ниже при описании работы устройства представляются сведения, подтверждающие возможность выполнения таким средством конкретной предписываемой ему в составе данного устройства функции, в частности алгоритм или соответствующие математические выражения.
Работает устройство выбора решения в нечеткой ситуации следующим образом.
Считается, что для управления некоторой системой (процессом) множество ситуаций, отражающих возможные состояния системы (процесса) и внешней среды, может быть разбито на классы, которым в соответствие поставлены решения.
Для описания нечеткой ситуации используются N признаков в виде лингвистических переменных с терм-множествами, состоящими из одного терма, образующих нечеткое множество
Figure 00000001
где μj - значение функции принадлежности для терма Tj, соответствующего признаку j=1÷N. Классы ситуаций представляют собой типовые нечеткие ситуации вида
Figure 00000002
где αij - значение функции принадлежности для терма Tj класса i=1÷М, М - общее число классов, используемых для сравнения с текущей ситуацией. В изобретении нечеткое множество (1) и (2) представляются в виде векторов S=(μj) и ki=(αij), координаты которых являются значениями функций принадлежности для соответствующих признаков, при этом совокупность векторов классов образует матрицу классов K=(αij) размерностью M×N, которая в исходном положении устройства хранится в блоке памяти классов 5 и вводится в устройство через блок ввода классов 4.
Принадлежность нечеткой ситуации
Figure 00000003
, представленной в виде вектора S, к классу
Figure 00000004
, представленному в виде i-й строки матрицы K, определяется исходя из значения степени эквивалентности нечетких множеств
Figure 00000005
и
Figure 00000006
(3):
Figure 00000007
где μ(μj,αij) - степень эквивалентности нечетких высказываний относительно значений признака для ситуации
Figure 00000008
и рассматриваемого класса
Figure 00000009
, определяемая в соответствии с выражением:
Figure 00000010
где ƒ - логическая переменная, принимающая значения 0 или 1 из условия:
Figure 00000011
Если переменная ƒ принимает значение 1, то это автоматически означает наличие «плохо определенной» ситуации. Условие (5) позволяет учесть возможность использования некорректно определенных классов нечетких ситуаций.
Значения функции принадлежности нечеткой ситуации
Figure 00000003
к классам K используется для расчета субъективной вероятности отнесения ситуации к каждому из классов ситуаций. Для этого производится нормировка результатов классификации (значений функции принадлежности μ(μj,αij)):
Figure 00000012
Для учета возможных неблагоприятных последствий от неверной классификации используется матрица штрафов
Figure 00000013
размерностью М×М, элементы которой характеризуют величину неблагоприятных последствий при выборе решения, соответствующего
Figure 00000014
классу ситуаций, в то время как реализуется ситуация класса i.
Для выбора решения с учетом классификации ситуации и возможных штрафов используется критерий Байеса (Трухаев Р.И. Модели принятия решений в условиях неопределенности. М.: Наука, 1981, 258 с., стр. 16). Согласно данному критерию выбирается решение с наименьшими средними неблагоприятными последствиями. Для этого рассчитывается средний штраф для каждого варианта решения посредством умножения матрицы W на транспонированный вектор
Figure 00000015
:
Figure 00000016
После этого выбирается решение с минимальным значением штрафа:
Figure 00000017
Порядок работы устройства
В исходном положении устройства в счетчике сравнений 7 хранится значение сравнений i=0, классы нечетких ситуаций введены в блок памяти классов 5 через блок ввода классов 4 в виде матрицы классов, пороговое значение достоверности классификации μпг введено в блоки формирования сигнала некорректности 8-N через блок ввода порогового значения 13, значения штрафов введены в блок расчета вектора штрафов классификации 16 через блок ввода матрицы штрафов 17. Нечеткая ситуация поступает в виде вектора S с N выходов датчика ситуации 1 на N входов блока памяти ситуации 2, при этом сигнал с N+1 выхода датчика ситуации 1 подается на вход 1 элемента ИЛИ 3, а затем с выхода элемента ИЛИ 3 - на вход генератора тактовых импульсов 6, который инициирует первый такт сравнения. С выхода генератора тактовых импульсов 6 на вход счетчика сравнений 7 поступает сигнал об инициации первого такта сравнения, в результате чего число сравнений увеличивается на 1, т.е. i:=i+1. Сигнал о начале i-го тактового сравнения с выхода 1 счетчика сравнений 7 поступает на N+1 вход блока памяти ситуации 2 и М+1 вход блока памяти классов 5, а с выхода 2 счетчика сравнений 7 на вход 2 блока буферной памяти 14 поступает значение номера очередного сравнения i. На основании сигнала, поступающего с выхода 1 счетчика сравнений 7 на N+1 вход блока памяти ситуации 2 и М+1 вход блока памяти классов 5, происходит сравнение вектора ситуации S и строки матрицы с номером, соответствующим значению номера сравнения i, представляющей собой класс ситуации
Figure 00000018
.
Для осуществления сравнения с N выходов блока памяти ситуации 2 на вход 1 N блоков формирования сигнала некорректности 8-N поступают значения μj компонент вектора ситуации, а с N выходов блока памяти классов 5 на вход 2 тех же блоков - значения αij компонент i-й строки матрицы K. Каждый из N блоков формирования сигнала некорректности 8-N на основании сравнений поступивших значений μj, αij и μпг в соответствии с условием (5) формирует сигнал о наличии или отсутствии «плохо определенной» ситуации, поступающий в виде значения переменной ƒ с выхода 1 тех же блоков на вход 2 N блоков проверки корректности 10-N. Если нечеткая ситуация
Figure 00000019
«плохо определена», то сигнал содержит значение ƒ=1, в противном случае ƒ=0. Значение μj поступает с выхода 2, а значение αij с выхода 3 N блоков формирования сигнала некорректности 8-N на входы 1 и 2 N блоков сравнения по нечеткому признаку 9-N соответственно.
Блоки сравнения по нечетким признакам 9-N формируют значения μ(μj,αij) в соответствии с выражением (4), поступающие с выходов тех же блоков на вход 1 N блоков проверки корректности 10-N. Если на вход 2 блока проверки корректности 10-N с выхода 1 блока формирования сигнала некорректности 8-N поступило значение ƒ=1, т.е. ситуация
Figure 00000003
«плохо определена», то в соответствии с условием (5) результату сравнения μ(μj,αij), поступившему с выхода блока сравнения по нечеткому признаку 9-N на вход 1 того же блока, присваивается значение 1. В противном случае результат сравнения μ(μj,αij) остается без изменений.
Значения μ(μj,αij) поступают с выходов N блоков проверки корректности 10-N на N входы блока обработки результатов сравнения 11 соответственно, который, в свою очередь, определяет значение степени эквивалентности
Figure 00000020
на основании поступивших результатов сравнения по нечетким признакам согласно выражению (3).
Значение
Figure 00000021
с выхода блока обработки результатов сравнения 11 поступает на вход 1 блока буферной памяти 14. Одновременно с поступлением
Figure 00000022
на вход 1 блока буферной памяти 14 с выхода 1 того же блока поступает сигнал на вход 2 элемента ИЛИ 3, а затем с выхода элемента ИЛИ 3 - на вход генератора тактовых импульсов 6, который формирует сигнал об инициации очередного такта сравнения, поступающий с выхода генератора тактовых импульсов 6 на вход счетчика сравнений 7, в результате чего значение номера сравнения увеличивается на 1, т.е. i:=i+1, и с выхода 1 счетчика сравнений 7 поступает сигнал на N+1 вход блока памяти ситуации 2 и М+1 вход блока памяти классов 5, а с выхода 2 счетчика сравнений 7 на вход 2 блока буферной памяти 14 поступает значение номера очередного сравнения i.
С момента поступления вектора ситуации S с N выходов датчика ситуации 1 на N входов блока памяти ситуации 2 устройство для классификации нечетких ситуаций с расширенным диапазоном действия производит М тактов сравнений, в результате которых после каждого сравнения с выхода порогового фильтра 12 на вход 1 блока буферной памяти 14 поступает значение
Figure 00000022
, а с выхода 2 счетчика сравнений 7 на вход 2 блока буферной памяти 14 - значение очередного номера такта сравнения i.
После осуществления М тактов сравнений с выхода 2 блока буферной памяти 14 на вход блока нормировки результатов классификации 15 поступает вектор значений
Figure 00000022
, i=1…М. Посредством последовательных процедур суммирования и деления значений согласно выражению (6) осуществляется расчет вектора вероятностей классов ситуаций
Figure 00000023
, i=1…М.
Далее вектор
Figure 00000023
, i=1…М поступает на вход 1 блока расчета вектора штрафов классификации 16, где посредством операций умножения и суммирования производится расчет значений штрафов согласно выражению (7). Полученный вектор штрафов классификации поступает в блок выбора решения 18, где посредством определения номера минимального элемента поступившего вектора осуществляется выбор решения.
Таким образом, устройство позволяет на основании заранее введенного описания известных нечетких классов, соответствующего им множества решений и матрицы штрафов за принятие решения несоответствующего классификации определить достоверность принадлежности нечеткой ситуации классам и выбрать оптимальное решение, минимизирующее возможные неблагоприятные последствия.

Claims (1)

  1. Устройство выбора решения в нечеткой ситуации, содержащее датчик ситуации, блок памяти ситуации, элемент ИЛИ, блок ввода классов, блок памяти классов, генератор тактовых импульсов, счетчик сравнений, блоки формирования сигнала некорректности, блоки сравнения по нечеткому признаку, блоки проверки корректности, блок обработки результатов сравнения, пороговый фильтр, блок ввода порогового значения, блок буферной памяти, отличающееся тем, что введены блок ввода матрицы штрафов, блок нормировки результатов классификации, блок расчета вектора штрафов классификации, блок выбора решения, причем выход блока буферной памяти соединен со входом блока нормировки результатов классификации, первый вход блока расчета вектора штрафов классификации соединен с выходом блока ввода матрицы штрафов, второй вход блока расчета вектора штрафов классификации соединен со входом блока нормировки результатов классификации, вход блока выбора решения соединен с выходом блока расчета вектора штрафов классификации.
RU2016123160A 2016-06-10 2016-06-10 Устройство выбора решения в нечеткой ситуации RU2625937C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016123160A RU2625937C1 (ru) 2016-06-10 2016-06-10 Устройство выбора решения в нечеткой ситуации

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2016123160A RU2625937C1 (ru) 2016-06-10 2016-06-10 Устройство выбора решения в нечеткой ситуации

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2625937C1 true RU2625937C1 (ru) 2017-07-19

Family

ID=59495438

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2016123160A RU2625937C1 (ru) 2016-06-10 2016-06-10 Устройство выбора решения в нечеткой ситуации

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2625937C1 (ru)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2707705C1 (ru) * 2018-05-31 2019-11-28 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ Устройство выбора решения в нечеткой конфликтной ситуации

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050060096A1 (en) * 2002-04-19 2005-03-17 Hutchinson Mark W. Method for improving drilling depth measurements
RU2261468C2 (ru) * 2002-12-19 2005-09-27 Открытое акционерное общество "Новосибирский завод химконцентратов" Способ словесно-логического представления и анализа динамики состояния многопараметрического объекта или процесса
US20110093449A1 (en) * 2008-06-24 2011-04-21 Sharon Belenzon Search engine and methodology, particularly applicable to patent literature
RU2534487C1 (ru) * 2013-12-25 2014-11-27 Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ Устройство для классификации нечетких ситуаций
RU2579993C1 (ru) * 2014-12-09 2016-04-10 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" Министерства обороны Российской Федерации Устройство для классификации нечетких ситуаций с расширенным диапазоном действия

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20050060096A1 (en) * 2002-04-19 2005-03-17 Hutchinson Mark W. Method for improving drilling depth measurements
RU2261468C2 (ru) * 2002-12-19 2005-09-27 Открытое акционерное общество "Новосибирский завод химконцентратов" Способ словесно-логического представления и анализа динамики состояния многопараметрического объекта или процесса
US20110093449A1 (en) * 2008-06-24 2011-04-21 Sharon Belenzon Search engine and methodology, particularly applicable to patent literature
RU2534487C1 (ru) * 2013-12-25 2014-11-27 Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого МО РФ Устройство для классификации нечетких ситуаций
RU2579993C1 (ru) * 2014-12-09 2016-04-10 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего профессионального образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" Министерства обороны Российской Федерации Устройство для классификации нечетких ситуаций с расширенным диапазоном действия

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2707705C1 (ru) * 2018-05-31 2019-11-28 Федеральное государственное казенное военное образовательное учреждение высшего образования "Военная академия Ракетных войск стратегического назначения имени Петра Великого" МО РФ Устройство выбора решения в нечеткой конфликтной ситуации

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11354578B2 (en) Mixture of generators model
CN110619423B (zh) 多任务预测方法、装置、电子设备及存储介质
US20200097810A1 (en) Automated window based feature generation for time-series forecasting and anomaly detection
US11727277B2 (en) Method and apparatus for automatically producing an artificial neural network
US11531888B2 (en) Method, device and computer program for creating a deep neural network
JP6176979B2 (ja) プロジェクト管理支援システム
US20170370985A1 (en) Methods and systems for detecting, classifying and/or mitigating sensor error
RU2689818C1 (ru) Способ интерпретации искусственных нейронных сетей
CN112116010B (zh) 基于膜电势预处理的ann-snn转换的分类方法
EP3591584A1 (en) Probabilistic training for binary neural networks
US20220366315A1 (en) Feature selection for model training
CN113986561B (zh) 人工智能任务处理方法、装置、电子设备及可读存储介质
SE542335C2 (en) Method and system for vehicle analysis
US20220292349A1 (en) Device and computer-implemented method for the processing of digital sensor data and training method therefor
CN112418432A (zh) 分析多个物理对象之间的相互作用
RU2625937C1 (ru) Устройство выбора решения в нечеткой ситуации
Boursinos et al. Trusted confidence bounds for learning enabled cyber-physical systems
CN113642727B (zh) 神经网络模型的训练方法和多媒体信息的处理方法、装置
WO2021205136A1 (en) System and method for medical triage through deep q-learning
US20180121794A1 (en) Method and system for machine failure prediction
Carreau et al. A hybrid Pareto mixture for conditional asymmetric fat-tailed distributions
CN114254686A (zh) 对抗样本的识别方法及装置
RU2579993C1 (ru) Устройство для классификации нечетких ситуаций с расширенным диапазоном действия
RU2534487C1 (ru) Устройство для классификации нечетких ситуаций
RU2707705C1 (ru) Устройство выбора решения в нечеткой конфликтной ситуации

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20180611