KNOWLEDGE-ORIENTED INTELLECTUAL METHODS DECISION UNDER UNCERTAINTY

Authors

  • Ye. I. Kucherenko Kharkiv National University of Radio Electronics, Kharkiv, Ukraine
  • M. V. Khodak Kharkiv National University of Radio Electronics, Kharkiv, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.15588/1607-3274-2015-4-7

Keywords:

federated database, distributed query, inhomogeneous systems, local data, rule base.

Abstract

The problems of global access to data and knowledge of the company. Availability of automated facilities require the implementation of
intelligent technologies, methods and models for assessing the quality of their functioning. A method for optimizing data access, which is focused on the integration of existing local data, and provides independent support and administration of each of them. The method is focused on a deterministic process, which limits its application. Formulated especially data processing techniques, to offer enhanced knowledge-oriented method of fuzzy inference TSK. Fuzzy method TSK, which, unlike the existing ones, further includes a system of equations of the utility function and enables the integration of knowledge in the procedures of fuzzy inference based on the importance of rules. The experiment confirmed the effectiveness of the approach to knowledge-oriented technologies.

References

Архипенков С. Аналитические системы на базе Oracle Express OLAP / С. Архипенков. – M. : Диалог-МИФИ, 2000. – 287 с. 2. Data integration in the distributed information systems // International Journal of Advanced Studies. – 2012. – №1. [Электронный ресурс]. – Режим доступа http://ijournal-as.com/issues/ 2012/1/bisterfeld.pdf 3. Кузьмина С. П. Базы данных [Текст] / С. П. Кузьмина. – С.Пб. :СПбГИЭУ, 2006. –189 с. 4. Райордан Р. Основы реляционных баз данных / Р. Райордан. – М. : Издательско-торговый дом «Русская редакция», 2001. – 384 с. 5. Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы / Д. Рутковская, М. Пилинский, Л. Рутковский. – М. : Горячая линия – Телеком, 2006. – 452 с. 6. Интеллектуальное управление технологическими процессами [Текст]: монография научное издание / [Бодянский Е. В., Кучеренко Е. И., Михальов А. И. и др.]. – Днепропетровск : Национальная металлургическая академия Украины, 2013. – 213 с. 7. Tsoukalas L. H. Fuzzy and Neural Approaches in Engineering / L. H. Tsoukalas, R. E. Uhrig. – New York : John Wiley & Sonc. Inc,1997. – 587 p. 8. Ходак М. В Информационная технология автоматизированного управления мобильными объектами / М. В. Ходак, Е. И. Кучеренко // Праці VII міжнародної школи-семинару «Теорія прийняття рішень». – Ужгород, УжНУ, 2014. – С. 261–262 9. Ходак М. В. Применение нечеткой логики в моделях процессов сложных систем / М. В. Ходак, Е. И. Кучеренко // Материалы 19-го Международного молодежного форума «Радио- электроника и молодеж в XXI веке» Том 6. – Харьков, ХНУРЭ, 2015. – С 62–63. 10. Метод дихотомии или метод половинного деления [Электронный ресурс]. – Режим доступа – http://bpascal.ru/download/desc/319.php

How to Cite

Kucherenko, Y. I., & Khodak, M. V. (2016). KNOWLEDGE-ORIENTED INTELLECTUAL METHODS DECISION UNDER UNCERTAINTY. Radio Electronics, Computer Science, Control, (4). https://doi.org/10.15588/1607-3274-2015-4-7

Issue

Section

Neuroinformatics and intelligent systems