RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2024, выпуск 4, страницы 30–44 (Mi iipr605)

Вычислительный интеллект

Нечеткие метрики на основе генераторов архимедовых треугольных норм из класса рациональных функций

Т. М. Леденева, Т. А. Моисеева

Воронежский государственный университет, Воронеж, Россия

Аннотация: В статье представлены результаты, касающиеся развития подхода к построению параметрических нечетких метрик на основе аддитивных генераторов строгих треугольных норм из класса рациональных функций. Нечеткие метрики были апробированы на задаче нечеткой кластеризации, характеризующейся определением степени принадлежности каждого объекта каждому кластеру, что позволяет более гибко группировать объекты заданного множества. Проведенный вычислительный эксперимент убедительно демонстрирует превосходство новых нечетких метрик по сравнению с евклидовой метрикой с учетом известных и широко используемых критериев качества кластеризации. Нечеткий подход позволяет “работать” с приближенными значениями расстояния, что важно при наличии неопределенности, поэтому его можно рассматривать как элемент интеллектуальных технологий, который целесообразно использовать при разработке информационных систем различного назначения.

Ключевые слова: треугольная норма, аддитивный генератор, нечеткая метрика, критерии качества кластеризации.

DOI: 10.14357/20718594240403



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2026