Методы и инструментальные средства построения самообучающихся систем, основанных на нечетких правилах

Проведена работа по созданию методов и алгоритмов построения нечетких систем в пакетном режиме: формирование входного пространства признаков; генерация базы нечетких правил; оптимизация параметров антецедентов нечетких правил (ЕСЛИ-частей); оптимизация параметров консеквентов правил (ТО-частей). Разработаны: алгоритм формирования входного пространства признаков, основанный на дискретном методе оптимизации «минный взрыв»; метод динамического разбиения входного пространства для генерации базы правил нечеткого аппроксиматора; метод кусочно-линейной инициализации для генерации базы правил нечеткого аппроксиматора; алгоритм «кукушкин поиск» в пакетном режиме для оптимизации параметров антецедентов нечеткого аппроксиматора; алгоритм «сорняков» в пакетном режиме для оптимизации параметров антецедентов нечеткого аппроксиматора; алгоритм «минный взрыв» в пакетном режиме для оптимизации параметров антецедентов нечеткого аппроксиматора; алгоритм настройки параметров антецедентов нечеткого аппроксиматора типа Ангелова - Ягера. Все алгоритмы протестированы на реальных и синтетических данных, проведено сравнение с алгоритмами-аналогами.