Мақолада компакт ва компакт бўлмаган Z-ахборотлар тушунчалари келтирилган. Бундан
ташқари Z-сонларни классик норавшан сонларга алмаштириш ва норавшан мантиқий моделини
қуриш ёндошуви ишлаб чиқилди. Тегишлилик функциялари билан берилган Z-сонларни
компактлиги ва компакт бўлмаганлик ҳоллари текширилди. Норавшан хулосалар тизимида Zсонлардан фойдаланиш услубиятлари тадқиқ қилинди. Ушбу ёндошув бошқа моделлардан фарқли
ҳолда Z-ахборот доирасида қарор қабул қилишда ишончли натижа олишга имкон беради.
Мақолада компакт ва компакт бўлмаган Z-ахборотлар тушунчалари келтирилган. Бундан
ташқари Z-сонларни классик норавшан сонларга алмаштириш ва норавшан мантиқий моделини
қуриш ёндошуви ишлаб чиқилди. Тегишлилик функциялари билан берилган Z-сонларни
компактлиги ва компакт бўлмаганлик ҳоллари текширилди. Норавшан хулосалар тизимида Zсонлардан фойдаланиш услубиятлари тадқиқ қилинди. Ушбу ёндошув бошқа моделлардан фарқли
ҳолда Z-ахборот доирасида қарор қабул қилишда ишончли натижа олишга имкон беради.
В статье приведены понятия “компактная” и “некомпактная Z-информация”. Разработан
подход замены Z-чисел на нечеткие числа в классическом смысле и построение нечеткой
логической модели. Проверены компактность и некомпактность Z-чисел, заданных функциями
принадлежности. В системе нечетких выводов применена методология использования Z-чисел.
Обосновано, что в отличие от других моделей этот подход позволяет получить доверительные
результаты в принятии решений в области Z-информации.
In this paper presents the concepts of compact and noncompact Z-information. In addition, an
approach was developed to replace Z-numbers with fuzzy numbers in the classical sense and to construct
a fuzzy logical model. Compactness and non-compactness of Z-numbers given by membership functions
is checked. In the system of fuzzy conclusions, the methodology of using Z-numbers is applied. Unlike
other models, this approach allows to get trustworthy results in decision making in the field of Zinformation.
№ | Author name | position | Name of organisation |
---|---|---|---|
1 | Primova H.A. | _ | _ |
2 | Sotvoldiyev D.M. | _ | _ |
3 | Nabiyeva S.S. | _ | _ |
№ | Name of reference |
---|---|
1 | Zadeh L.A. A note on a Z-number // Information Sciences 181, USA, 2011. Р.2923 2932. |
2 | Zadeh L.A. Methods and systems for applications with Z-numbers // United States Patent, 2012. Nov. 13. |
3 | Yager R.R. On Z-valuations using Zadeh`s Z-numbers // International Journal of Intelligent Systems. 2012. 27.Р.259 278. |
4 | Aliev R. Decision Making under Z-Information // Springer International Publishing Switzerland, 2015. Р.275 276. |
5 | Примова Х.А. Суст шаклланган жараёнларни норавшан моделларини қуришнинг нокоррект масалаларини ечиш усул ва алгоритмлари: // Докт. Дисс., 2018. 159 бет. |
6 | Tozan H., Yagimli M.A. Fuzzy Prediction Based Trajectory Estimation. //Wseas transactions on systems. Vol.9, august 2010. Issue 8, Р.885 894. |
7 | Kamilov M.M., Mingliqulov Z.B., Akbaraliev B.B. Using heuristic algorithms for solving the task of combinatorial optimization // In Proceeding of WCIS-2014, November 25 27, Тashkent: Uzbekistan, 2014.Р.9 12. |
8 | Mamdani E. H., Efstathion H. J. Higher -order logics for handling uncertainty in expert systems. //Int. J. Man -Mach. Stud. 1985. № 3. Р.243 259. |
9 | Kang B., Wei D., Li Y., Deng Y. Decision Making Using Z-numbers under Uncertain Environment // Journal of Information & Computational Science 2012. №8(7). Р.2807 2814. |
10 | Sharghi P., Jabbarova K., K.Aliyeva Decision making on an optimal port choice under Z-information // 12th International Conference on Application of Fuzzy Systems and Soft Computing, ICAFS 29 30 August 2016, Vienna, Austria, 2016. Р.378 384. |
11 | Сивакова А. Н. Программа нечёткого вывода с использованием Zоценивания неопределенности// Выпускная квалификационная работа по направлению 231000.62 «Программная инженерия». М., 2014. |