Курсовая работа: Комплексный анализ методов теории нечетких множеств
Типичные ответы работников коммерческой сферы.
| Ответы на вопрос 3 | Ответы на вопрос 1 | Ответы на вопрос 2 | Пол |
| Вице-президент банка | 100 | а | ж |
| Зам. директора банка | 50 | б | ж |
| Начальник. кредитного отдела | 50 | б | м |
| Начальник отдела ценных бумаг | 10 | б | м |
| Главный бухгалтер | 20 | д | ж |
| Бухгалтер | 15 | в | ж |
| Менеджер банка | 11 | б | м |
| Начальник отдела проектирования | 10 | в | ж |
Разброс ответов на первый вопрос – от 1 до 100 млн. руб. в месяц на человека. Результаты опроса показывают, что критерий богатства у финансовых работников в целом несколько выше, чем у научных (см. гистограммы на рис.1 и рис.2 ниже).
Опрос показал, что выявить какое-нибудь конкретное значение суммы, которая необходима "для полного счастья", пусть даже с небольшим разбросом, нельзя, что вполне естественно. Как видно из таблиц 1 и 2, денежный эквивалент богатства колеблется от 1 до 100 миллионов рублей в месяц. Подтвердилось мнение, что работники сферы образования в подавляющем большинстве причисляют свой достаток к категории "в" и ниже (81% опрошенных), в том числе к категории "д" отнесли свой достаток 57%.
Со служащими коммерческих структур и бюджетных организаций иная картина: "г" - категория 1 человек (4%), "д" - категория 4 человека (17%), "б" - категория - 46% и 1 человек "а" - категория.
3. Нечеткие выводы
В экспертных и управляющих системах механизм нечетких выводов в своей основе имеет базу знаний, формируемую специалистами предметной области в виде совокупности нечетких предикатных правил вида:
П1: если х есть А1, то y есть В1,
П2: если х есть А2, то y есть В2,
…
Пn: если х есть Аn, то y есть Вn,
где х – входная переменная, y – переменная вывода, А и В – функции принадлежности, определенные на х и y соответственно.
Знания эксперта А→В отражает нечеткое причинное отношение предпосылки и заключения, поэтому его называют нечетким отношением:
R= А→В,
где «→» - нечеткая импликация.
Отношение R можно рассматривать как нечеткое подмножество прямого произведения Х ´ Y полного множества предпосылок X и заключений Y. Таким образом, процесс получения (нечеткого) результата вывода В′ с использованием данного наблюдения А′ и значения А→В можно представить в виде
В′= А′● R= А′●( А→В).
Алгоритм нечеткого вывода
1 Нечеткость (фаззификация, fuzzification). Функции принадлежности, определенные для входных переменных, применяются к их фактическим значениям для определения степени истинности каждой предпосылки каждого правила).
2 Логический вывод. Вычисленное значение истинности для предпосылок каждого правила применяется к заключениям каждого правила. Это приводит к одному нечеткому подмножеству, которое будет назначено переменной вывода для каждого правила. В качестве правил логического вывода используются только операции min (минимума) или prod (умножение).
3 Композиция. Нечеткие подмножества, назначенные для каждой переменной вывода (во всех правилах), объединяются вместе, чтобы сформировать одно нечеткое подмножество для каждой переменной вывода. При подобном объединении обычно используются операции max (максимум) или sum (сумма).
4 Дефаззификация – приведение к четкости (defuzzification). Преобразование нечеткого набора выводов в число.
II. МЕТОДЫ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ
Л. Заде:
"Фактически нечеткость может быть ключом к пониманию способности человека справляться с задачами, которые слишком сложны для решения на ЭВМ".
1. Многокритериальный выбор методом максимннной свертки в сфере банковского кредитования
Рассмотрим применение метода принятия решений, основанного на теории нечетких множеств в области кредитования, позволяющего повысить обоснованность принимаемых решений и обеспечить выбор наиболее рационального варианта из множества допустимых.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8
