Складывается впечатление, что только этим способом нечеткая логика может быть применена, однако это не так. Почти всегда статья написана на математическом языке. Замечательно, но программисты пользуются другим языком с другими обозначениями. Поэтому оказывается, что статья просто непонятна тем, кому, казалось бы, должна быть полезна. Все это грустно, потому что нечеткая логика — это одно из величайших достижений математики -ого века, если критерием брать практическую пользу. В этой статье я попытаюсь показать, насколько это простой и мощный инструмент программирования — настолько же простой, но гораздо более мощный, чем система обычных логических операций. Самым замечательным фактом о нечеткой логике является то, что это прежде всего логика.

Нечеткое моделирование в среде и .

Мы рассчитываются взвешенные оценки левой и правой границы нечетких множеств по формулам. Результаты расчетов на модельных примерах и обсуждение. Описанная выше методология и прогнозирование реализованы на данных нефтехимического комплекса республики Башкортостан, образованного на базе крупных корпоративных структур и широкой сети предприятий сервисного обслуживания и вспомогательного производства. В качестве определяющих факторов рассматриваются следующие нечеткие входные факторы:

Представление и формализация нечетких знаний; нечеткие отношения. Разработка модели реинжиниринга бизнес-процессов в банке.

Консультационная группа"Воронов и Максимов" Введение Маркетинг относится в основном к сфере эмпирических исследований. Все что мы знаем о нем — либо опыт компаний, накопленный за десятилетия их работы на различных рынках, либо плоды исследований психологов, социологов, экономистов и других ученых. Предметом маркетинга, как научной дисциплины, является деятельность фирмы на рынке во всем ее беспредельном разнообразии.

Отсюда сложность и неоднозначность рассуждений маркетологов, а также их скептицизм в отношении строгих математических выкладок которыми часто пользуются экономисты-теоретики или специалисты в области финансового анализа. Действительно, как переложить на язык чисел и формул, например, поведение сотен тысяч различных потребителей на рынке и учесть при этом идеи нескольких десятков специалистов, работающих в разных фирмах и стремящихся к различным целям? И, тем не менее, в определенных ситуациях применение математических моделей для анализа маркетинговой деятельности фирмы или при исследовании рынков, не только возможно, но и может оказать существенную помощь разработчикам бизнес-планов компании, когда встанет вопрос об эффективности и рисковости инвестиций в тот или иной бизнес.

Главное, чтобы в применяемых моделях производился надлежащий учет неопределенности относительно будущего состояния учтенных в модели параметров рынка. В работах по маркетинговому моделированию например, [1] упомянутая неопределенность учитывается с введением в модель так называемых субъективных вероятностей, оценки которых получены как результат познавательной активности экспертов или экспертных групп.

Подробнее о применимости вероятностных методов в экономичееских задачах см.

Математические и инструментальные методы экономики Количество траниц: Особенности оценки кредитоспособности малых и средних предприятий 1. Описание моделей, базирующихся на технологии УАЯ 2. Схема процесса принятия решений 3. Потенциально рынок микро- и малых кредитов в России составляет порядка млрд. Одной из основных причин кризиса малого предпринимательства в России является как отсутствие достаточного финансирования вообще, так и действенной и работоспособной системы кредитования малого бизнеса в частности.

Модель прогнозирования нечетких данных для решения бизнес задач предприятий ТЭК. Тукаева Зульфия Масгутовна. соискатель.

Одной из основных причин кризиса малого предпринимательства в России является как отсутствие достаточного финансирования вообще, так и действенной и работоспособной системы кредитования малого бизнеса в частности. Несмотря на активную пропаганду со стороны государства, предприятия малого бизнеса, в большинстве своем, находятся в ситуации, когда получить долгосрочные заемные средства на приемлемых условиях оказывается чрезвычайно сложно. И если несколько лет назад подобное обстоятельство объяснялось недостаточным развитием банковской системы в целом, то сейчас банковский сектор хоть и направил свое внимание в сторону малого бизнеса, однако это явление носит скорее рекламный характер.

Причины данного процесса кроются в повышенном риске подобных операций с точки зрения кредитного института, а также в высоких операционных расходах и низкой прибыльности если сравнивать с предоставлением заемных средств крупным заемщикам в пересчете на произведенные трудозатраты. Возможным источником решения существующей проблемы является разработка отличных от существующих методов оценки кредитоспособности 7 предприятий малого и среднего бизнеса, что позволит в большей степени удовлетворить спрос таких предприятий на заемные средства, и, в конечном итоге, приведет к увеличению их доли на рынке с одной стороны.

В большинстве существующих систем оценки кредитоспособности заемщиков строится их классификация по шкале кредитного рейтинга, который зависит от предыдущей истории погашения заёмщиком кредитов, полученных в прошлом, нынешнего финансового положения заёмщика, его финансовых обязательств перед другими кредиторами. Подобный подход оценки кредитоспособности заемщиков подразумевает наличие многолетней кредитной истории по данному конкретному заемщику, либо по группе однородных заемщиков.

Рейтинговые оценки, берущие за основу кредитную историю заемщика, строят прогноз исходя из предположения о том, что схожие рейтинговые значения в прошлом и будущим с достаточной степенью вероятности приведут к одинаковому результату например, в случае положительной рейтинговой оценки - к своевременному погашению кредита. Поэтому кредитору необходимо произвести оценку его кредитного рейтинга по объективной шкале оценки кредитоспособности.

Одной из методологий такой оценки является метод оценки денежных потоков организации-заемщика например, [51]. Существующие методики оценки величины кредитного риска в той или иной степени основываются на анатазе статистической выборки предыдущих заемщиков. Принятие решения о кредитовании потенциального клиента происходит путем сравнения оценок данного заемщика со статистическими данными схожих заемщиков.

Несмотря на то, что проблема повышения эффективности анализа кредитоспособности предприятий коммерческими банками не нова, в силу ряда причин она остается по-прежнему актуальной. Актуальность данной работы состоит в следующем.

МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МАЛОГО бизнеса.

Адаптивная нейро-нечеткая система оценки рисков информационной безопасности организации [1] Рассматриваются наиболее распространенные методики оценки риска и предлагается использовать для этих целей теорию нечеткой логики. Описывается предложенная нечеткая продукционная модель НПМ , в которой определены семь входных лингвистических переменных, характеризующих факторы риска, четыре выходных лингвистических переменных, характеризующих риски различных областей информационной безопасности, а также четыре базы правил.

Отмечается, что НПМ является первым приближением для рассматриваемой предметной области и требует оптимизации с целью минимизации ошибки выходов модели. Рассматриваются наиболее распространенные методы оптимизации параметров нечетких моделей и обосновываются преимущества применения методов, основанных на использовании нейро-нечетких сетей ННС.

Статья посвящена разработке модели стратегического планирования бизнес-единиц. В качестве базовой модели предлагается нечетко- интервальный.

Программа включает содержание курса, темы лекций, списки основной и дополнительной литературы. Приведенный ниже текст получен путем автоматического извлечения из оригинального -документа и предназначен для предварительного просмотра. Изображения картинки, формулы, графики отсутствуют. Тенденции развития информационных систем поддержки решений Направления развития информационных технологий и систем. Моделирование и анализ ситуаций.

Процесс подготовки и принятия решений. Новая технология решения задач управления в экономике. Интеллектуальные технологии на основе инженерии знаний и искусственного интеллекта Организация работы с данными и знаниями. Развитие исследований в области искусственного интеллекта. Теория и практика искусственного интеллекта. Интеллектуальные информационные системы поддержки решений. Функциональные возможности и характеристика ЭС. Области применения экспертных систем.

Статические и динамические экспертные системы.

Александр птускин нечеткие модели и

Экспертная система выбора предпочтительных поставщиков! Реформирование промышленных предприятий остается одной из: Стратегический анализ, стратегическое планирование, реализация стратегии; контроль выполнения стратегии - важнейшие функции деятельности современного предприятия.

математических моделей, основанных на теории нечеткой логики, для .. отношении консолидированных групп компаний [Текст] // Экономика. Бизнес.

Имя пользователя или адрес электронной почты Нечеткая логика — математические основы Нечеткая логика 16 комментариев Версия для печати Введение Математическая теория нечетких множеств и нечеткая логика являются обобщениями классической теории множеств и классической формальной логики. Данные понятия были впервые предложены американским ученым Лотфи Заде в г.

Основной причиной появления новой теории стало наличие нечетких и приближенных рассуждений при описании человеком процессов, систем, объектов. Прежде чем нечеткий подход к моделированию сложных систем получил признание во всем мире, прошло не одно десятилетие с момента зарождения теории нечетких множеств. И на этом пути развития нечетких систем принято выделять три периода. Первый период конец х—начало 70 гг. Во втором периоде 70— е годы появляются первые практические результаты в области нечеткого управления сложными техническими системами парогенератор с нечетким управлением.

Одновременно стало уделяться внимание вопросам построения экспертных систем, построенных на нечеткой логике, разработке нечетких контроллеров. Нечеткие экспертные системы для поддержки принятия решений находят широкое применение в медицине и экономике. Наконец, в третьем периоде, который длится с конца х годов и продолжается в настоящее время, появляются пакеты программ для построения нечетких экспертных систем, а области применения нечеткой логики заметно расширяются.

Она применяется в автомобильной, аэрокосмической и транспортной промышленности, в области изделий бытовой техники, в сфере финансов, анализа и принятия управленческих решений и многих других.

Математические основы нечеткой логики

максимальный размера кредита; максимальный срока кредита; . Задача выбора наиболее подходящей схемы кредитования является в некотором смысле противоположной задаче оценки кредитоспособности заемщика, определенной в предыдущей главе. В данном случае, имея функцию принадлежности нечеткого множества, характеризующую набор оценок первоначальных характеристик, требуется определить нечеткие значения параметров схем кредитования.

В данном случае нечеткие оценки параметров схемы кредитования могут быть представлены в виде возможных интервалов значений данных характеристик. Например, нечеткое значение схемы кредитования может характеризоваться вполне четкими интервалами значений параметров, определяющих условия выдачи кредита.

Экономический смысл данной операции может быть представлен как нахождение уровня соответствия значений первоначальных оцениваемых характеристик набор критериев оценки заемщика итоговым значениям, определяющим условия кредитования.

МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ МАЛОГО бизнеса. природы — качественные признаки, интервальные и нечеткие оценки и др.

Текст работы размещён без изображений и формул. Полная версия работы доступна во вкладке"Файлы работы" в формате Всё чаще в высших учебных заведениях встаёт вопрос о том, как оценить студента. Существенной особенностью является сложность количественного оценивания процессов обучения и управления. Однозначно определяемого перечня показателей качества подготовки не существует, так как отсутствуют четкие представления о том, какие количественно измеримые факторы на него влияют, какими достоверно оценивающими показателями оно выражается, какова достоверность этих показателей и т.

При построении модели рейтинговой оценки знаний студента по нескольким или всем дисциплинам с учётом его творческой, общественной и научной деятельности увеличивается количество факторов, влияющих на итоговую рейтинговую оценку студента. Применение иерархических нечетких баз знаний позволяет преодолеть"проклятие размерности". При большом количестве входов эксперту трудно описать причинно-следственные связи в виде нечетких правил.

Следовательно, количество входных переменных в одной базе знаний не должно превышать это число. Более поздние исследования показали, что хорошие базы знаний получаются, когда количество входов не превышает пяти, шести. Поэтому, при большем количестве входных переменных необходимо их иерархически классифицировать в виде иерархического дерева. Выбранный способ создания проектируемой нечеткой системы состоит в выполнении нечеткого вывода для промежуточных переменных с последующей передачей четких значений этих переменных в нечеткие системы следующего уровня иерархии.

Для реализации этого способа необходимо выполнить нечеткий логический вывод для каждой нечеткой базы знаний. Нечеткие результаты промежуточных логических выводов дефаззифицируют, потом эти четкие значения подают на вход нечетких систем следующего уровня иерархии и там они фаззифицируются, то есть становятся нечеткими, Следовательно, для промежуточных переменных надо задавать функции принадлежности.

Математическая модель. Видеоурок по алгебре 7 класс