ON TECHNIQUE OF FUZZY EXPERT KNOWLEDGE REPRESENTATION
Abstract
Some aspects of representing the fuzzy expert knowledge in the decision-making problems on the process machine adjustment are considered. The technique based on the use of different criteria of consistency in the representation of fuzzy knowledge which includes considering various expertise hierarchy is offered. This technique allows determining a rational term set of the linguistic variable for the construction of the generic membership functions under the input and output system parameters specification. The improved background for choosing terms of the linguistic variables allows optimizing the KB parameters based on the fuzzy production rules. The technique is applied in the subject domain of “Grains combining”; several input linguistic variables are considered; fuzzy knowledgebase creation phases are exemplified by them; models consistency indices are calculated; optimum term sets of each of the variables are selected; generic membership function parameters are obtained.
Keywords
About the Authors
Lyudmila Victorovna BorisovaRussian Federation
Valery Petrovich Dimitrov
Russian Federation
Inna Nikolayevna Nurutdinova
Russian Federation
References
1. Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам : Пер с англ. / Д. Уотермен. — Москва : Мир, 1989. — 388 с.
2. Димитров, В. П. Теоретические и прикладные аспекты разработки экспертных систем для технического обслуживания машин / В. П. Димитров, Л. В. Борисова. — Ростов-на-Дону : ДГТУ, 2007. — 202 с.
3. Zadeh, L. A. Fuzzy sets / L. A. Zadeh, // Fuzzy sets and systems. — 1965 — №8. — Рp. 338–353.
4. Тугенгольд, А. К. К вопросу построения нечеткой экспертной системы продукционного типа для технологической регулировки машин/ А. К. Тугенгольд, В. П. Димитров, Л. В. Борисова // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2008. — Т.8, № 3 (38). — С. 419 – 426.
5. Аверкин, А. Н. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / А. Н. Аверкин [ и др]; под ред. Д. А. Поспелова. — Москва : Наука, 1986. — 312 с.
6. Борисов, А. Н. Обработка нечёткой информации в системах принятия решений/ А. Н. Борисов, А. В. Алексеев, Г. В. Меркурьев и др. — Москва : Радио и связь, 1989. — 312 с.
7. Димитров, В. П. Методика оценки согласованности моделей нечётких экспертных знаний / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова //Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2010. — Т.10, № 2 (45). — С. 205 – 216.
8. Пивкин, В. Я. Нечёткие множества в системах управления. Методическое пособие / В. Я. Пивкин, Е. П. Бакулин, Д. И. Кореньков. — Новосибирск : НГУ, 1997. — 42 с.
9. Димитров, В. П. Оценка параметров лингвистических переменных факторов внешней среды / В. П. Димитров, Л. В. Борисова // Искусственный интеллект в XXI веке. Решения в условиях неопре-деленности : сб. ст. V Междунар. науч.-техн. конф. — Пенза, 2007. — С. 30 – 32.
10. Димитров, В. П. Программная система для ввода экспертных знаний / В. П. Димитров, Л. В. Борисова, И. Н. Нурутдинова, Е . В. Богатырёва // Вестник Дон. гос. техн. ун-та. — 2011. — Т. 11,№ 1 (52). — С. 83 – 90.
11. Nedosekin, A. Fuzzy Financial Management / A. Nedosekin. — Moscow : AFA Library, 2003. — 183 p.
12. Борисова, Л. В. Механические системы модельного ряда продукции ОАО «Ростсельмаш» Дон-680, СК-5М-1, Дон-1500Б. Конструкция, техническое обслуживание, регулировки и диагностика неисправностей / Л. В. Борисова, В. П. Димитров, К. Л. Хубиян. — Ростов-на-Дону : БелРусь, 2003. — 116 с.
13. Кофман, Л. Введение в теорию нечетких множеств / Л. Кофман. — Москва : Радио и связь, 1982. — 432 с.
Review
For citations:
Borisova L.V., Dimitrov V.P., Nurutdinova I.N. ON TECHNIQUE OF FUZZY EXPERT KNOWLEDGE REPRESENTATION. Vestnik of Don State Technical University. 2014;14(4):93-102. (In Russ.) https://doi.org/10.12737/6887