Университеттің 85 жылдығына арналған «Қазіргі заманғы математика:
проблемалары және қолданыстары» III халықаралық Тайманов оқуларының
материалдар жинағы, 25 қараша, 2022 жыл
324
Рассматриваются подходы по обработке структуры конечного множества
логических формул (многозначных суждений экспертов) и задача по распознаванию
образов. Используя наработанное программное обеспечение, даются результаты и планы
их применения. Приведена литература где рассмотренное здесь используется и
применяется. Указано, что данные подходы найдут применения в различных вопросах
обработки экспертных суждений и согласования различных платформ.
Ключевые слова:
логические формулы, суждения экспертов, кластеризация
знаний, распознавание образов.
Жаңа ҥлгілі аралықтар мен білімді танудағы есептерді машиналық жҥргізу
туралы
Аңдатпа
Логикалық формулалардың ақырлы жиынтығының құрылымын ӛңдеу тәсілдері
(сарапшылардың кӛп мәнді пікірлері) және үлгіні тану мәселесі қарастырылады. Жасалған
бағдарламалық қамтамасыз етуді пайдалана отырып, нәтижелер мен оларды қолдану
жоспарлары келтірілген. Мұнда қарастырылған әдебиеттер қолданылған әдебиеттер. Бұл
тәсілдер сарапшылардың пікірлерін ӛңдеудің және әртүрлі платформаларды үйлестірудің
мәселелерінде қолданылатыны кӛрсетілген.
Кілт сӛздер:
логикалық формулалар, сарапшылық пайымдаулар, білімді
кластерлеу, үлгіні тану.
Список использованной литературы:
1.
Загоруйко Н.Г. Прикладные
методы анализа данных и знаний. Новосибирск:
Издательство Института математики,1999.
2.
Загоруйко Н.Г., Бушуев М.В. Меры расстояния в пространстве знаний//Анализ
данных в экспертных системах. Новосибирск, 1986. Вып. 117: Вычислительные системы.
С.24-35.
3.
Загоруйко Н.Г., Ёлкина В.Н., Лбов Г.С. Алгоритмы обнаружения эмпирических
закономерностей. Новосибирск,Наука,1985
4.
Загоруйко Н.Г.
Методы распознавания и их применение. М. Изд-во «Советское
радио», 1972
5.
Викентьев А. А., Кабанова Е. С. Расстояние между формулами пятизначной
логики Лукасевича и мера недостоверности высказываний экспертов // Вестник КарГУ,
серия: математика. Караганда: изд-во КарГУ, 2013. №1 (69). С. 18-27.
6.
Викентьев А. А. О возможных расстояниях и степенях недостоверности в
многозначных высказываниях экспертов и приложение этих
понятий в проблемах
кластеризации и распознавания // Проблемы информатики. Новосибирск: СО РАН, 2011.
№3 (11). С. 33 – 45.
7.
Vikent’ev A. A. Concerning distances and degrees of uncertainty for many-valued
expert statements and application of those concepts in pattern recognition and clustering //
Pattern Recognition and Image Analysis. 2014. Vol. 24, No. 4. P. 489-501
8.
Викентьев А.А., Фефелова В.В. Введение полных расстояний и мер
недостоверности для формул логик Лукасевича для автоматической кластеризации
множеств логических высказываний из
базы знаний // Вестник Карагандинского
университета. Серия Математика. №3 (79) – 2015, С.17-24.
9.
Викентьев А.А., Фефелова В.В. Новые расстояния и меры достоверности для
формул логики Лукасевича в кластеризации логических высказываний базы знаний //
Математические
методы распознавания образов ММРО-17. Тезисы докладов 17-й
Всероссийской
конференции
с
международным
участием.
г.
Светлогорск,
Калининградская обл. М.: Торус пресс, 2015. С. 68-69.
