Рассмотрены особенности решения задач классификации с использованием нечеткой логики. Классификация выполнялась с использованием системы нечеткого вывода с четкими функциями принадлежности. Рассмотрена классификация 6 и 16 объектов, в результате которой объекты объединены в два и три кластера разной конфигурации.
нечеткая кластеризация, система нечеткого вывода, компьютерная программа, математическая модель
1. Лабинский А.Ю. Использование нечеткой логики в оценке вероятности возникновения чрезвычайных ситуаций // Науч.-аналит. журн. «Вестник С.-Петерб. ун-та ГПС МЧС России». 2017. № 1. С. 67-73
2. Лабинский А.Ю. Методы построения функций принадлежности // Проблемы управления рисками в техносфере. 2017. № 1 (41). С. 93-101
3. Дубров А.М., Мхитарян В.С., Трошин Л.И. Многомерные статистические методы. М.: Финансы и статистика, 2000
4. Пегат А. Нечеткие моделирование и управление. М.: БИНОМ, 2013
5. Зак Ю.А. Принятие решений в условиях нечетких и размытых данных: Fuzzy- технологии. М.: ЛИБРОКОМ, 2013
6. Лабинский А.Ю. Моделирование системы нечеткого вывода // Природные и техногенные риски (физико-математические и прикладные аспекты). 2016. № 2 (18). С. 5-10