Herald of Technological University Herald of Technological University ВЕСТНИК ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО УНИВЕРСИТЕТА 3034-4689 62332 Управление, информатика и вычислительная техника Управление, информатика и вычислительная техника НЕЙРОНЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ АППРОКСИМАЦИИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ С ДИСКРЕТНЫМ ВЫХОДОМ НЕЙРОНЕЧЕТКАЯ МОДЕЛЬ АППРОКСИМАЦИИ СЛОЖНЫХ ОБЪЕКТОВ С ДИСКРЕТНЫМ ВЫХОДОМ Емалетдинова Л Ю Емалетдинова Л Ю lilia@stcline.ru Катасёв А С Катасёв А С kat_726@mail.ru Кирпичников А П Кирпичников А П kirpichnikov@kstu.ru КНИТУ-КАИ ru КНИТУ-КАИ ru КНИТУ-КАИ ru КНИТУ-КАИ ru КНИТУ ru КНИТУ ru 01 08 2025 01 08 2025 17 1 295 299 20 04 2023 https://vestniktu.ru/en/nauka/article/62332/view

В работе решается задача аппроксимации сложных объектов с дискретным выходом на основе информационного подхода к моделированию. Предлагается вид нечетких правил и алгоритм логического вывода на правилах. Описывается нейронечеткая модель для формирования базы знаний. Производится аппроксимация известных наборов данных и сравнение полученных результатов с результатами других авторов. На примере формирования баз знаний экспертных диагностических систем в медицине, нефтяной отрасли и информационной безопасности показывается эффективность предложенного подхода.

This paper solves the task of complex objects approximation with digital output based on information approach to modeling. Propose a model of fuzzy rules and the inference algorithm on the rules. Describes the neuro-fuzzy model for a knowledge base generation. The approximation of known data sets and comparison of the results with results of other authors is performed. Using the example of knowledge bases generation of the expert diagnostic systems in medicine, oil industry and information security shows effectiveness of the proposed approach.

 моделирование аппроксимация сложный объект нечетко-продукционное правило нейронечеткая модель база знаний modeling approximation complex object fuzzy production rule neuro-fuzzy model knowledge base моделирование аппроксимация сложный объект нечетко-продукционное правило нейронечеткая модель база знаний modeling approximation complex object fuzzy production rule neuro-fuzzy model knowledge base

Бухтояров В.В. Трехступенчатый эволюционный метод формирования коллективов нейронных сетей для решения задач классификации // Программные продукты и системы. - 2012. - № 4. - С. 101-106. Buhtoyarov V.V. Trehstupenchatyy evolyucionnyy metod formirovaniya kollektivov neyronnyh setey dlya resheniya zadach klassifikacii // Programmnye produkty i sistemy. - 2012. - № 4. - S. 101-106. Веселовский В.П. Практическая вертеброневрология и мануальная терапия. Рига. 1991. 344 с. Veselovskiy V.P. Prakticheskaya vertebronevrologiya i manual'naya terapiya. Riga. 1991. 344 s. Глова В.И., Аникин И.В., Катасёв А.С. Система предупреждения аварий оборудования в процессах поддержания пластового давления // Вестник Казанского государственного технического университета им. А.Н. Туполева, № 2, 2006. - С. 46-49. Glova V.I., Anikin I.V., Katasev A.S. Sistema preduprezhdeniya avariy oborudovaniya v processah podderzhaniya plastovogo davleniya // Vestnik Kazanskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta im. A.N. Tupoleva, № 2, 2006. - S. 46-49. Катасёв А.С. Формирование базы знаний системы фильтрации электронных почтовых сообщений // Научно-технический вестник Поволжья, № 5, 2013. - С. 191-194. Katasev A.S. Formirovanie bazy znaniy sistemy fil'tracii elektronnyh pochtovyh soobscheniy // Nauchno-tehnicheskiy vestnik Povolzh'ya, № 5, 2013. - S. 191-194. Катасёв А.С., Ахатова Ч.Ф. Нейронечеткая система обнаружения продукционных зависимостей в базах данных // Программные продукты и системы. - 2011. - № 3. - С. 26-32. Katasev A.S., Ahatova Ch.F. Neyronechetkaya sistema obnaruzheniya produkcionnyh zavisimostey v bazah dannyh // Programmnye produkty i sistemy. - 2011. - № 3. - S. 26-32. Катасёв А.С., Газимова Д.Р. Инвариантная нечетко-продукционная модель представления знаний в экспертных системах // Вестник КГТУ им. А.Н. Туполева. - 2011. - № 1. - С. 142-148. Katasev A.S., Gazimova D.R. Invariantnaya nechetko-produkcionnaya model' predstavleniya znaniy v ekspertnyh sistemah // Vestnik KGTU im. A.N. Tupoleva. - 2011. - № 1. - S. 142-148. Катасёв А.С., Подольская М.А. Применение систем искусственного интеллекта для диагностического процесса в вертеброневрологии // Казанский медицинский журнал, том 88, № 4, 2007. - С. 346-351. Katasev A.S., Podol'skaya M.A. Primenenie sistem iskusstvennogo intellekta dlya diagnosticheskogo processa v vertebronevrologii // Kazanskiy medicinskiy zhurnal, tom 88, № 4, 2007. - S. 346-351. Кирпичников А.П., Осипова А.Л., Ризаев И.С. Повышение аналитических возможностей баз данных // Вестник Казан. технол. ун-та. - 2012. - № 3. - С. 157-160. Kirpichnikov A.P., Osipova A.L., Rizaev I.S. Povyshenie analiticheskih vozmozhnostey baz dannyh // Vestnik Kazan. tehnol. un-ta. - 2012. - № 3. - S. 157-160. Паклин Н.Б. Адаптивные модели нечеткого вывода для идентификации нелинейных зависимостей в сложных системах: Дисс. на соиск. уч. степ. к-та техн. наук. - Ижевск, 2004. - 162 с. Paklin N.B. Adaptivnye modeli nechetkogo vyvoda dlya identifikacii nelineynyh zavisimostey v slozhnyh sistemah: Diss. na soisk. uch. step. k-ta tehn. nauk. - Izhevsk, 2004. - 162 s. Паклин Н.Б., Орешков В.И. Бизнес-аналитика: от данных к знаниям: учебное пособие. - 2-е изд., испр. - СПб.: Питер, 2013. - 704 с.: ил. Paklin N.B., Oreshkov V.I. Biznes-analitika: ot dannyh k znaniyam: uchebnoe posobie. - 2-e izd., ispr. - SPb.: Piter, 2013. - 704 s.: il. Подольская М.А., Нуриев З.Ш. Компьютерно-томографическое исследование паравертебральных мышц на поясничном уровне при дистрофических вертеброгенных заболеваниях // Медицинская визуализация. 2004. № 4. С. 127-136. Podol'skaya M.A., Nuriev Z.Sh. Komp'yuterno-tomograficheskoe issledovanie paravertebral'nyh myshc na poyasnichnom urovne pri distroficheskih vertebrogennyh zabolevaniyah // Medicinskaya vizualizaciya. 2004. № 4. S. 127-136. Попелянский Я.Ю. Вертебральные синдромы поясничного остеохондроза. - Казань, 1974. - 284 с. Popelyanskiy Ya.Yu. Vertebral'nye sindromy poyasnichnogo osteohondroza. - Kazan', 1974. - 284 s. Ротштейн А.П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткая логика, генетические алгоритмы, нейронные сети. - Винница: УНИВЕРСУМ - Винница, 1999. - 320 с. Rotshteyn A.P. Intellektual'nye tehnologii identifikacii: nechetkaya logika, geneticheskie algoritmy, neyronnye seti. - Vinnica: UNIVERSUM - Vinnica, 1999. - 320 s. Титов А.Н., Нуриев Н.К., Тазиева Р.Ф. Оценка параметров вероятностной модели по экспериментальным данным // Вестник Казан. технол. ун-та. - 2013. - № 19. - С. 324-330. Titov A.N., Nuriev N.K., Tazieva R.F. Ocenka parametrov veroyatnostnoy modeli po eksperimental'nym dannym // Vestnik Kazan. tehnol. un-ta. - 2013. - № 19. - S. 324-330. Штовба С.Д. Классификация объектов на основе нечеткого логического вывода // Exponenta Pro - Математика в приложениях. - 2004. -№ 1(5). - С. 68-69. Shtovba S.D. Klassifikaciya ob'ektov na osnove nechetkogo logicheskogo vyvoda // Exponenta Pro - Matematika v prilozheniyah. - 2004. -№ 1(5). - S. 68-69. Bache K., Lichman M. UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science. 2013. Bache K., Lichman M. UCI Machine Learning Repository [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science. 2013.