Журнал Современные проблемы науки и образования 2070-7428 Общество с ограниченной ответственностью "Издательский Дом "Академия Естествознания" ART-20876 ИНТУИЦИОНИСТСКИЕ НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА В МОДЕЛИРОВАНИИ ЭКСПЕРИМЕНТА Волков Ю.Д. Volkov Yu.D. volkov57@rambler.ru ФГБОУ ВПО «Мордовский государственный университет им. Н.П. Огарева» Ogarev Mordovia State University (MordSU) 28 02 2015 2 203 203 This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license. https://science-education.ru/ru/article/view?id=20876

Проблема управления экспериментом в условиях неопределенности является одной из центральных при исследовании технических систем. Существующие модели описывают только отдельные стороны неопределенности. Вероятностная модель эксперимента отражает случайную сторону, стохастический характер процессов, нечеткая модель показывает неопределенность, связанную не только с измерениями, но и с вычислениями. Указаны ограничения традиционной теории нечетких множеств Заде. Предложена модель эксперимента, в основе которой лежит описание неопределенности на основе интуиционистских нечетких множеств Атанассова. Модель отражает двойственную природу неопределенности: случайность и накопление ошибки при вычислениях. Рассмотрен вопрос оценки надежности моделирования эксперимента.

The problem of control of the experiment under conditions of uncertainty is one of the central in the study of technical systems. Existing models describe only certain aspects of uncertainty. Probabilistic model of the experiment reflects the casual side, stochastic protsesov, fuzzy model shows uncertainty associated not only with the measurements, but also with the calculations. These limits are traditional Zadeh´s theory of fuzzy sets. A model of the experiment, which is based on the description of uncertainty based on intuitionistic fuzzy sets Atanassova. The model reflects the dual nature of uncertainty: the chance and the accumulation of errors in calculations. The problem of assessing the reliability of the simulation experiment.

 достоверность интуиционистские нечеткие множества нечеткость вероятностная модель неопределенность измерения эксперимент reliability intuitionistic fuzzy sets fyzzyness probabilistic model measurement uncertainty experiment

1. Волков Ю.Д. Интеллектуализация эксперимента: проблемно-ориентированный подход // Фундаментальные исследования. – 2015. – № 2–9. – С. 1843-1848.

2. Волков Ю.Д., Дудин А.В. Оптимизация эксперимента по энергозатратам в условиях вероятностной неопределенности // Науч.-техн. вестник Поволжья. – 2014. – № 5. – С.147-149.

3. Волков Ю.Д., Кочугаев П.Н. Модели эксперимента в условиях неопределенности. // Науч.-техн. вестник Поволжья. – 2013. – № 6. – С.215-218.

4. Волков Ю.Д., Кочугаев П.Н. Арифметика нечетких -чисел при обработке результатов измерений.// Инф.-выч. технологии и их приложения: сб. статей XV Межд. науч.-техн. конф. (Пенза, 23–32 июня 2011 г.). – РИО ПГСХА, 2011. – С.22-27.

5. Волков Ю.Д. Оптимизация эксперимента по энергозатратам: нечеткий подход // Современные проблемы науки и образования. – 2014. – № 6; URL: http://www.science-education.ru/120-16590 (дата обращения: 24.12.2014).

6. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта / под ред. Д.А.Поспелова. – М.: Наука, 1986. – 312 с.

7. Ширяев А.Н. Вероятность. – М.: Наука, Глав. Ред. Физ-мат. литературы, 1980. – 576 с.

8. Atanassov K. Intuitionistic fuzzy sets. Fuzzy Sets and Systems 20 (1), 87-96, 1986.

9. Guide to the Expression of Uncertainty in Measurement: First Edition. – ISO, Switzerland, 1993. – 101 р.