Программа нечеткого вывода, построенная с использованием генетических алгоритмов и знаний экспертов

В работе представлена реализация системы нечеткого вывода с использованием генетических алгоритмов и экспертных знаний. Множество компаний в IT сталкиваются с задачами, в которых присутствует неопределенность. Чаще всего по таким задачам решения принимаются на основе субъективных суждений, что может привести к неудачному завершению проекта, в рамках которого решалась задача. Для преодоления этих трудностей предложена реализация системы нечеткого вывода, а для лучшей приспособленности к специфике каждой задачи предлагается применение генетических алгоритмов во время обучения системы нечеткого вывода. Помимо этого, чтобы уменьшить влияние неточностей, которые могут возникать во время улучшения системы нечеткого вывода, предложено использование мнений экспертов, выраженных в виде правил. В данной работе исследуются способы применения различных подходов по улучшению систем нечеткого вывода с помощью генетических алгоритмов и возможность по выделению первичных данных из файла путем применения алгоритма нечеткой кластеризации. Использование веб-технологий в реализации программы позволяет сделать систему нечеткого вывода проще в обращении экспертами и инженерами, которые поддерживают ее работоспособность и актуальность системы для решения задач компании. Работа содержит 64 страницы, 3 главы, 30 рисунков, 6 таблиц, 19 источников и 9 приложений. Ключевые слова: нечеткая логика, системы нечеткого вывода, генетические алгоритмы, экспертные знания, нечеткая кластеризация.