Search academic texts

Information × Registration Number 2124U009246, Article popup.category Опубліковано, Стаття Title DEVELOPMENT OF TECHNIQUE FOR DETERMINING THE MEMBERSHIP FUNCTION VALUES ON THE BASIS OF GROUP EXPERT ASSESSMENT IN FUZZY DECISION TREE METHOD popup.author Швед А. В.Shved A. V. popup.publication 27-06-2024 popup.source_user Журнал "Радіоелектроніка, інформатика, управління" (Національний університет "Запорізька політехніка") popup.source https://ric.zp.edu.ua/article/view/305857 popup.publisher National University "Zaporizhzhia Polytechnic" Description Актуальність. Останнім часом нечіткі дерева рішень набули широкого застосування при вирішенні задач класифікації та регресії. У випадку відсутності об’єктивної інформації для побудови функції належності елементів вузлам дерева, єдиним шляхом отримання інформації є залучення експертів. У випадку залучення групи фахівців виникає задача агрегування думок експертів з метою синтезу групового рішення. Об’єктом дослідження є групові експертні оцінки ступеню належності елемента заданому класу, атрибуту, що потребують структуризації та агрегування при побудові та аналізі нечіткого дерева рішень. Метою роботи є розробка методики визначення значень функції належності елемента заданому класу (атрибуту) за результатами опитування групи експертів при побудові та аналізі нечітких дерев рішень. Метод. Методика дослідження ґрунтується на комплексному застосуванні математичного апарату теорії правдоподібних та парадоксальних міркувань та методів нечіткої логіки для вирішення задачі агрегування нечітких експертних оцінок значень атрибутів (ознак) класифікації при побудові та аналізі нечіткого дерева рішень. Запропонований підхід використовує механізм комбінування експертних свідоцтв, сформованих в рамках гібридної моделі Дезера-Смарандаке, на основі правила перерозподілу конфліктів PCR5 для побудови групового рішення. Результати. Розглянуті питання структуризації нечіткої експертної інформації та запропонована методика синтезу групової експертної оцінки відносно значень атрибутів (ознак) класифікації при побудові та аналізі нечіткого дерева рішень. Висновки. Дістали подальшого розвитку моделі та методи структуризації та синтезу групових рішень в умовах нечіткої експертної інформації. На відміну від існуючих експертних методів визначення значень функції належності в умовах групового вибору, запропонований підхід дозволяє синтезувати групове рішення з різним значенням конфліктної маси при комбінуванні вихідних експертних свідоцтв. Такий підхід дозволяє коректно агрегувати як узгоджені, так і суперечливі (конфліктні) експертні свідоцтва. popup.nrat_date 2026-02-25 Close