Методи організації паралельних обчислень для багаторівневих нечітких систем Такагі – Сугено

Abstract

Розглянуті ярусно-паралельна та динамічна моделі для здійснення нечіткого логічного виведення в експертно-діагностичних програмних системах, бази знань яких ґрунтуються на нечітких правилах. Розроблена ярусно-паралельна та динамічна процедури нечіткого виведення, які дозволяють прискорити виконання обчислень в програмній системі, що призначена для оцінки якості наукових робіт. Побудовані оцінки ефективності ярусно-паралельної та динамічної схем обчислень за наявності складних графів залежностей між блоками нечітких правил Такагі – Сугено. Проведено порівняльну характеристику ефективності яруснопаралельної та динамічної моделей.

Рассмотрены ярусно-параллельная и динамическая модели для осуществления нечеткого логического вывода в экспертно-диагностических программных системах, базы знаний которых основываются на нечетких правилах. Разработана ярусно-параллельная и динамическая процедуры нечеткого вывода, которые позволяют ускорить выполнение вычислений в программной системе, предназначенной для оценки качества научных работ. Построены оценки эффективности ярусно-параллельной и динамической схем вычислений при наличии сложных графов зависимостей между блоками нечетких правил Такаги – Сугено. Проведена сравнительная характеристика эффективности ярусно-параллельной и динамической моделей.

Parallel tiered and dynamic models of the fuzzy inference in expert-diagnostic software systems are considered, which knowledge bases are based on fuzzy rules. Tiered parallel and dynamic fuzzy inference procedures are developed that allow speed up of computations in the software system for evaluating the quality of scientific papers. Evaluations of the effectiveness of parallel tiered and dynamic schemes of computations are constructed with complex dependency graph between blocks of fuzzy Takagi – Sugeno rules. Comparative characteristic of the efficacy of parallel-stacked and dynamic models is carried out.