Вестник КРАУНЦ. Физ.-мат. науки. 2016. № 4-1(16). C. 93-100. ISSN 2079-6641

DOI: 10.18454/2079-6641-2016-16-4-1-93-100

УДК 519.7

ПРИМЕНЕНИЕ ПЕРЕМЕННОЗНАЧНЫХ ЛОГИЧЕСКИХ ФУНКЦИЙ И НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В СИСТЕМАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ 

Д. П. Димитриченко

Институт прикладной математики и автоматизации, 36000, г. Нальчик, ул. Шортанова, 89а
E-mail: dimdp@rambler.ru

В настоящей работе предложен метод представления переменнозначной логической функции в виде логической нейронной сети, позволяющей не только сохранить всю совокупность причинно-следственных связей, выявленных при помощи исходных продукционных правил в рамках заданной предметной области, но и перенести полученный результат на случай нечеткой логики. При этом логические операции реализуются при помощи особых логических нейроэлементов: конъюнкторов и дизъюнкторов.

Ключевые слова:предикат, значность предиката, переменнозначная логическая функция, логическая нейронная сеть, нечеткая логическая переменная.

© Димитриченко Д. П., 2016

MSC 68T27

APPLICATION VALUED VARIABLE LOGIC FUNCTIONS AND NEURAL NETWORKS IN THE DECISION-MAKING SYSTEM

D. P. Dimitrichenko

Institute of Applied Mathematics and Automation, 360000, KBR, Nalchik, st. Shortanova 89a, Russia
E-mail: dimdp@rambler.ru

In this paper we propose a method for representing various-valued logic function in a logical neural network. This logical neural network will keep the totality of cause-andeffect relationships identified using various-valued logic functions with-in a given specified area. Thus, it becomes possible to transfer a logical algorithm to detect hidden patterns in a given specified area, in case when the values of logical variables are not well-defined and are values obscured between zero and one. These logic operations are implemented by special logic neural cells: conjunctors and disjunctors.

Key words: predicate, the predicate atomicity, various-valued logical function logical neural network, fuzzy logic variable.

© Dimitrichenko D. P., 2016

Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ №15-01-03381-а

 

Список литературы/References

  1. Лютикова Л. А., Тимофеев А. В., Сгурев В. В., Йоцов В. И, “Развитие и применение многозначных логик и сетевых потоков в интеллектуальных системах”, Труды СПИИРАН, 2 (2005), 114–126, [Lyutikova L. A., Timofeev A.V., Sgurev V.V., Yotsov V. I Razvitie i primenenie mnogoznachnykh logik i setevykh potokov v intellektual’nykh sistemakh. Trudy SPIIRAN. 2005. no 2. 114–126 (in Russian)].
  2. Лютикова Л.А., Моделирование и минимизация баз знаний в терминах многозначной логики предикатов, Препринт–Нальчик, НИИ ПМА КБНЦ РАН, 2006, 33 с., [Lyutikova L. A. Modelirovanie i minimizatsiya baz znaniy v terminakh mnogoznachnoy logiki predikatov. NII PMA KBNTs RAN. Preprint–Nal’chik. 2006. 33 (in Russian)].
  3. Барский А. Б., Логические нейронные сети, ИНТУИТ, БИНОМ, 2007, 352 с.,[Barskiy A. B. Logicheskie neyronnye seti. BINOM. INTUIT. 2007. 352 (in Russian)].
  4. Димитриченко Д.П., “Многокритериальный поиск топологических структур для оптимального построения локальных вычислительных сетей”, Доклады Адыгской (Черкесской) международной академии наук, 14:2 (2012), 68–73, [Dimitrichenko D. P. Mnogokriterial’nyy poisk topologicheskikh struktur dlya optimal’nogo postroeniya lokal’nykh vychislitel’nykh setey. Doklady Adygskoy (Cherkesskoy) mezhdunarodnoy akademii nauk. 2012. vol. 14. no 2. 68–73 (in Russian)].
  5. Димитриченко Д.П., “Построение логической нейронной сети на основе переменнозначных предикатов”, Материалы Международной научной конференции «Актуальные проблемы прикладной математики и информатики» и XIV Школы молодых ученых «Нелокальные краевые задачи и современные проблемы анализа и информатики», 2016, 101–104, [Dimitrichenko D. P. Postroenie logicheskoy neyronnoy seti na osnove peremennoznachnykh predikatov. Materialy Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii «Aktual’nye problemy prikladnoy matematiki i informatiki» i XIV Shkoly molodykh uchenykh «Nelokal’nye kraevye zadachi i sovremennye problemy analiza i informatiki». 2016. 101–104 (in Russian)].

Список литературы (ГОСТ)

  1. Лютикова Л. А., Тимофеев А. В., Сгурев В. В., Йоцов В.И Развитие и применение многозначных логик и сетевых потоков в интеллектуальных системах // Труды СПИИРАН. 2005. №2. С. 114–126
  2. Лютикова Л. А. Моделирование и минимизация баз знаний в терминах многозначной логики предикатов. Препринт–Нальчик: НИИ ПМА КБНЦ РАН, 2006. 33 с.
  3. Барский А. Б. Логические нейронные сети. ИНТУИТ. БИНОМ, 2007. 352 с.
  4. Димитриченко Д. П., Многокритериальный поиск топологических структур для оптимального построения локальных вычислительных сетей // Доклады Адыгской (Черкесской) международной академии наук. 2012. Т. 14. №2. С. 68–73
  5. Димитриченко Д. П. Построение логической нейронной сети на основе переменнозначных предикатов // Материалы Международной научной конференции «Актуальные проблемы прикладной математики и информатики» и XIV Школы молодых ученых «Нелокальные краевые задачи и современные проблемы анализа и информатики». 2016. C. 101–104

Для цитирования: Димитриченко Д. П. Применение переменнозначных логических функций и нейронных сетей в системах принятия решений // Вестник КРАУНЦ. Физ. мат. науки. 2016. № 4-1(16). C. 93-100. DOI: 10.18454/2079-6641-2016-16-4-1-93-100

For citation: Dimitrichenko D. P. The procedure directed search for specific operations on algorithms, Vestnik KRAUNC. Fiz.-mat. nauki. 2016, 16: 4-1, 93-100. DOI: 10.18454/2079-6641-2016-16-4-1-93-100.

Поступила в редакцию / Original article submitted: 14.11.2016

    Димитричdmitенко Дмитрий Петрович – кандидат технических наук, научный сотрудник отдела Нейроинформатики и машинного обучения, Институт прикладной математики и автоматизации, Кабардино-Балкарская Республика, г. Нальчик, Россия.
  Dimitrichenko Dmitry Petrovich — Ph.D. (Tech.), Researcher, Department of Neural Networks and Machine Learning, Institute of Applied Mathematics and Automation, Kabardino-Balkar Republic, Nalchik, Russia.

1

1

Скачать статью Dimitrichenko D.P.