Турли хил тегишлилик функциялар ҳолатида норавшан сон вазн даражасини ҳисоблаш

  • № 4 (10) 2019

Страницы: 

28

 – 

31

Язык: узбекский

Открыть файл статьи
Открыть страницу статьи в Интернет

Аннотация

Ушбу мақолада мавжуд турли хил тегишлилик функциялари кўринишда норавшан сон вазн даражасини ҳисоблаш амалга оширилган. k — умумлашган норавшан соннинг ўрта даражали интеграл кўриниши бўйича дефаззификацияланувчи қийматни топиш амалга оширилган. Дастлабки сонлар мураккаб бўлган ҳолда норавшан сонларни тасвирлаш янада мураккаблашади. Шунинг учун мақолада турли хил тегишлилик ункциялари кўринишидаги норавшан соннинг дефаззификацияланувчи қийматини ўнг ва чап тегишлилик функцияларини ҳисоблаш орқали натижалар олинган. Мақолада норавшан арифметик амалларда турли хил тегишлилик функциялар ҳолатида норавшан сон вазн даражасини ҳисоблаш усули билан норавшан сонлар кўринишларининг бир қанча хоссаларини келтирилган.

This article calculates the weight of fuzzy numbers in the form of existing different membership functions. Here k is the defuzzification value of the combined fuzzy number in the form of a medium level integral. With complex initial numbers, the description of fuzzy numbers is difficult.In the article indicated several kinds of parameters of fuzzy numbers by calculet method the level of the weight of fuzzy number in a state different membership functions in fuzzy arithmetic.

Список использованных источников

  1. Shan-Huo Chen and Chin Hsun Hseih Graded Mean Integration Representation of Generalized Fuzzy Number //Journal of the chunese Fuzzy System Association, Taiwan, 2000, 5(2): pp.1-7.
  2. Shan-Huo chen, and Chin Hsun Hseih Representation, Ranking, Distance and Similarity of L-R Type Fuzzy Number and Application // Australia Journal of Intelligent Information Processing Systems, Australia. 2000. 6(4): 217 – 229.
  3. R. Jain, Decision-making in the presence of fuzzy variables, IEEE Trans., Systems Man and Cybern. 6 (1976), 698-703.
  4. J. M. Adamo, Fuzzy decision trees, Fuzzy Sets and Systems 4 (1980), 207-219.
  5. L.Campos and J. L. Verdegay, Linear programming problems and ranking of fuzzy numbers, Fuzzy sets and Systems 32 (1989) 1-11.
  6. R. R. Yager, A procedure for ordering fuzzy subsets of the unit interval,
  7. Information Science 24 (1981), 143-161.
  8. Е. Д. Бычков Математические модели управления состояниями цифровой телекоммуникационной сети с использованием теории нечетких множеств/ Омск. Издательство ОмГТУ, 2010, 215 с.
  9. Заде .Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений // пер. с англ.-М.: Мир. 1976. -165с.
  10. J. J. Buckley, A fast method of ranking alternatives using fuzzy numbers, Fuzzy sets and Systems, 30 (1989) 337-338.
  11. A. Kaufmann and M. M. Gupta, Introduction to Fuzzy Arithmetic Theory andApplications, Van Nostrand Reinhold, 1991.

Список всех публикаций, цитирующих данную статью