Изложены основы нечеткого логического вывода, нашедшего широкое применение в экспертных системах, системах поддержки принятия решений, а также при выполнении ряда задач в области распознавания, классификации, интеллектуального анализа данных, управления в условиях различного типа неопределенности. Даны основы построения нечетких продукционных моделей. Рассмотрены схемы прямого и обратного нечеткого вывода. Описаны вопросы создания базы нечетких продукционных правил. Систематизированы процедуры нечеткого продукционного вывода. Рассмотрены особенности параметрической оптимизации конечной базы нечетких продукционных правил. Описаны и проиллюстрированы на примерах основные алгоритмы нечеткого продукционного вывода. Рассмотрены аппроксимационные свойства нечетких продукционных моделей. Даны основы построения нечетких реляционных моделей.
Для студентов, обучающихся по направлению подготовки 230100 – «Информатика и вычислительная техника», будет полезно для специалистов, занимающихся анализом и моделированием сложных систем и процессов в условиях неопределенности, созданием и использованием интеллектуальных информационных систем и технологий.
