Логічне виведення за ієрархічними гібридними нечіткими базами знань

Abstract

Основні переваги ієрархічних нечітких баз знань полягають в можливості здолати ―прокляття розмірності‖ за рахунок того, що малим числом коротких нечітких правил можна описати складні багатофакторні залежності. При цьому математична модель виходить наочною та інтерпретабельною. Відкриті питання, що розглядаються в доповіді, пов‘язані з можливостями побудови ефективних ієрархічних нечітких баз знань з різнорідних нечітких правил. Потреба в такій гібридизації обумовлена тим, що ті чи інші особливості складних багатофакторних залежностей краще описують нечіткі правила різних типів.