GreatPhilosophy

Таким образом, при создании нечетких моделей одним из этапов является этап построения функций принадлежности нечетких множеств, описывающих семантику базовых значений лингвистических переменных, используемых в модели. Нечеткие модели содержат множество лингвистических переменных, множество базовых значений этих переменных конечно. Для построения функции принадлежности можно воспользоваться методами экспертных оценок (для этих целей чаще всего используется метод парных сравнений). При анализе ситуации эксперт рассуждает в семантическом пространстве. При этом отображение любой ситуации на единичный интервал происходит таким образом, что точка интервала характеризует степень проявления некоторого свойства (0 - соответствует отсутствию свойства, 1 - интересующему нас максимальному проявлению свойства).

Таким образом, построение функции принадлежности "снимает" вопрос о необходимости иметь дело с "неудобными" пространствами исходных описаний и допустимых ответов, обеспечив возможность вести коррекцию в пространстве оценок (чаще всего оно представляет собой множество целых или действительных чисел).

В основу процедуры построения такой оценки, как мера важности положено модифицированное понятие теста [7]. При этом тестом Т называется таблица, в которой содержится информация об области исследований, на этой области выделено множество задач r (N, m), решение N-й задачи связано с определением множества признаков {m}. Для задач данного класса оценкой меры важности признака является зависимость определения информационного веса:

где - число элементов теста Т, содержащих признак

Чем в большее число элементов теста входит признак , тем больше его информационный вес , тем значительнее его роль для задач из выделенной области. Информативность признаков определялась по аналогии с понятием информативной емкости системы по Хартли. Расчет меры информативности проводился по зависимости вида

= log m - log n,

Где log m - мерность базиса области исследования;

log n - мерность существования признаков .

Общая схема процесса оценки качества совокупности элементов научно-технической продукции представляет собой сложное аналитическое исследование, для проведения которого требуется должная организация и соблюдение определенной технологической последовательности выполнения отдельных этапов, видов работ и аналитических расчетов. Можно выделить пять основных этапов подготовки и проведения оценки качества:

1) составление программы оценки качества;

2) сбор и проверка достоверности аналитической информации;

3) аналитическая обработка данных;

4) оценка результатов деятельности анализируемого объекта;

5) обобщение результатов оценки.

Выводы

Чтобы стать научным оптимистом и с удовольствием заниматься наукой необходимо:

1. Ознакомиться с технологией научного творчества.

2. Сформулировать четкую цель, которая включает задачи описания, объяснения и предсказания.

3. Подойти критически к существующим теориям, построить свою гипотезу и так же стремиться её проверить.

4. Удивляться своему незнанию во многих областях.