Ключевые слова: задача принятия решений, нечёткая модель, медикаментозная. Борисов А.Н. Принятие решений на основе нечётких моделей. Модели принятия решений в интеллектуальных системах 1.6. Моделирование процессов принятия решений на основе гомоморфных отображений. Борисов А.Н., Крумберг O.A., Федоров И.П. Принятие решений на основе . Для описания элементов задач в процессе построения моделей. О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей. Монография посвящена анализу задач принятия решений в условиях не-. Орловского . Множеств (Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры использования.

Смоленск – 2015. Нечеткие оценочные модели для поддержки выбора решений. Методы прямого и обратного. На следующем этапе осуществляется принятие решений на основе вы-. Ключевые слова: принятие слабоструктурированных решений, проблемная. Обработка нечеткой информации в системах принятия . При этом основные компоненты нечеткой логики: системы нечетких продукционных. Разнообразные модели принятия решений часто используют. Борисов, A.M. Принятие решений на основе нечетких моделей: примеры .

Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Диссертация 2005 года на тему Методы и модели принятия решений в. Сформулированы основные принципы принятия решений при оценивании. Борисов А.Н., Крумберг О.А., Федоров И.П. Принятие решений на основе .

Диссертация на тему «Разработка и исследование моделей принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах и их применение для решения экологических задач» автореферат по специальности ВАК 0. Системы обработки информации и управления. Евланов Л. Г. Теория и практика принятия решений / Редколлегия М. Сергеев и др. М.: Экономика, 1. Макаров И. М. Теория выбора и принятия решений. М.: Наука, 1. 98. Моделирование процессов принятия решений в нечетких условиях.

Ростов- на- Дону: Изд- во Северо- Кавказского научного центра высшей школы, 1. Берштейн Л. С., Целых А. Н., Бричеева H. H. Методы организации вычислений при решении задач экологического прогнозирования Известия вузов.

Северо- Кавказский регион. Технические науки. Ростов н/Д: Изд- во СКНЦВШ, .

Васильев B. C., Целых А. Н. Принятие прогнозных решений в экологических задачах на основе методов численного моделирования. Ростов- на- Дону: Изд- во Северо- Кавказского научного центра высшей школы, 1.

Моделирование процессов принятия решений в экологической экспертной системе. Известия вузов. Северо- Кавказский регион. Технические науки. Ростов н/Д: Изд- во СКНЦВШ, 1.

Поспелов Г. С., Ириков В. А. Программно- целевое планирование и управление. Алгоритмы и программы решения задач на графах и сетях / Не- чепуренко М. И., Попков В. К., Майнагашев С. М. Новосибирск: Наука. Сиб. отд., 1. 99.

Карелин В. П., Целых А. Н. Метод распознавания изоморфизма неориентированных гиперграфов. Известия вузов. Северо- Кавказский регион.

Технические науки. Ростов н/Д: Изд- во СКНЦ ВШ, 1. Астанин C. B., Захаревич В. Г. Обработка и представление знаний в информационно- советующих комплексах систем гибридного интеллекта. Таганрог: ТРТУ, 1.

Берштейн Л. С., Карелин В. П., Целых А. Н. Модели и методы принятия решений в интегрированных интеллектуальных системах. Ростов н/Д: Изд- во Ростовского университета, 1. Поспелов Д. А. Ситуационное управление.

Новый виток развития. Теория и системы управления. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта./Под ред. Поспелова.- М.: Наука, 1.

Беллман Р., Заде JI. A. Принятие решений в расплывчатых условиях./ Вопросы анализа и процедуры принятия решений. М.: Мир, 1. 97. 6. Мелихов А. Н., Берштейн JI. C. Конечные чёткие и расплывчатые множества. Расплывчатые множества: Учебное пособие.- Таганрог. Малышев Н. Г., Берштейн Л.

С., Боженюк A. B. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР,- М.: Энергоатомиздат, 1. Борисов А. Н., Алексеев A. B., Меркурьева Г.

В. Обработка нечеткой информации в системах принятия решений,- М.: Радио и связь,1. Борисов А. Н., Крумберг O. A., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования,- Рига: Зинатне,1.

Дедукция и обобщение в системах принятия решений. Гл. ред. физ.- мат. Горбатов В. А. Теория частично упорядоченных систем. Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике: Пер. Журавлёв Ю. И., Никифоров В.

В. Алгоритмы распознавания, основанные на вычислении оценок.//Кибернетика, 1. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений / Математика сегодня. М.: Знание, 1. 97. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений,- М.: Мир, 1. Размытые множества и их применение в распознавании образов и кластер- анализе.

В кн.: Классификация и кластер. М.: Мир, 1. 98. 0. Карелин В. П., Ковалёв С. М., Баронец В. Д. Принципы построения расплывчатых алгоритмов управления производственными процессами.// Оптимум номинала и задачи принятия решений. Таганрог.: Изд- во ТРТИ, 1. Карелин В. П., Мелихов А.

Н., Ковалёв С. М. Принятие решений при управлении производственными процессами на основе нечёткого алгоритма распознавания.// Изв. АН СССР. Техническая кибернетика. Введение в теорию нечётких множеств.- М.: Радио и связь, 1. Курейчик В. М., Королев А. Г. Применение алгоритма распознавания изоморфизма графа для контроля схем БИС.// Микроэлектроника. Курейчик В. М., Королев А.

Г. Об одном методе распознавания изоморфизма графов.// Кибернетика, Киев, 1. Ларичев О. И. Наука и искусство принятия решений.

М.: Наука, 1. 97. Н., Sembi В. Мелихов A. H., Берштейн Л. С., Коровин С. Я. Расплывчатые ситуационные модели принятия решений: Учебное пособие.- Таганрог.

ТРТИ, 1. 98. 6,- 9. Мелихов А. Н., Карелин В. П., Ковалёв С. М. Моделирование процессов принятия решений на основе нечётких классификационных схем. Электронное моделирование. Нечёткие множества и теория возможностей. Последние достижения.

Ягера М.: Радио и связь, 1. Орловский С. А. Проблемы принятия решений при нечеткой исходной информации. Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапот М.

Д. Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 3. Поспелов Д. А. Ситуационное управление: теория и практика. М.: Гл. ред. физ.- мат. Целочисленные методы оптимизации и связанные с ними экстремальные проблемы.

М.: Мир, 1. 97. 3. Трахтенгерц Э. А. Взаимодействие агентов в многоагентных системах. Автоматика и телемеханика. Представление и использование знаний: пер. М.: Мир, 1. 98. 9. Принятие решений в системах организационного управления: Использование расплывчатых категорий М.: Энергоатомиздат, 1.

Ульянов C. B. Нечёткие модели интеллектуальных систем управления: теоретические и прикладные аспекты (обзор) // Техническая кибернетика. N3,с. 3- 2. 8. Кузьмин В. Б., Травкин С. И. Теория нечётких множеств в задачах управления и принципах устройства нечётких процессоров: Обзор зарубежной литературы.// Автоматика и телемеханика, 1. N1. 1, с. 3- 3. 6.

Захаров E. H., Ульянов C. B. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления.// Технич. Прикладные нечёткие системы / Под ред. Т. Тэрано, К. Асаи, М. Оугэно.: Пер. Кофман А., Анри- Лабордер А. Методы и модели исследования операций.

Целочисленное программирование,- М.: Мир, 1. Алиев P. A., Ульянов C. B. Нечёткие алгоритмы и системы управления,- М. Цель оптимальность - решение (математические модели принятия оптимальных решений. М.: Радио и связь, 1. Месарович М., Мако Д., Такахара И.

Теория иерархических многоуровневых систем. М.: Мир, 1. 97. 3. Шрейдер Ю. А., Шаров A. A. Системы и модели. М.: Радио и связь, 1.

Основы нового подхода к анализу сложных систем ипроцессов принятия решений./ Математика сегодня. М.: Знание, 1. 97. Векторные И Растровые Клипарты. Борисов А. Н., Крумберг О. А., Федоров И. П. Принятие решений на основе нечетких моделей: Примеры использования. Рига: Зинатне,1. 99.

Дюбуа Д., Прад А. Теория возможностей. Приложения к представлению знаний в информатике: Пер.

М.: Радио и связь, 1. Белкин А. Р., Левин М. Ш. Принятие решений: комбинаторные модели аппроксимации информации. М.: Наука, 1. 99. Исследование операций. Издательство . Клейменов С.

А., Павленко А. И., Рябов С. Н. Основы проектирования автоматизированных технологических комплексов производства элементов РЭА. М.: Высш. школа, 1. Принятие решений при многих критериях. М.: Знание,1. 97. Анич И., Ларичев О.

И. Метод Электра и проблема ацикличности отношений альтернатив. Автоматика и телемеханика, 1. Гермейер Ю. Б. Введение в теорию исследования операций. Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. Кини Р. Л., Райфа X. Принятие решений при многих критериях: Предпочтения и замещения.

М.: Радио и связь, 1. Фишберн П. К. Методы оценки аддитивных ценностей// Статистическое измерение качественных характеристик. М.: Статистика, 1. Акоф Р., Сасиени М. Основы исследования операций. М.: Мир,1. 97. 1. Морз Ф. М., Кимбел Д.

Е. Методы исследования операций. Модели и методы векторной оптимизации / С. В. Емельянов, В. И. Борисов, А. А. Малевич, А. М. Черкашин //Техническая кибернетика: 1. М: ВИНИТИ, 1. 97.

Вы точно человек?