ЗАСТОСУВАННЯ НЕЧІТКИХ ЛОГІЧНИХ ПРАВИЛ ДЛЯ АНАЛІЗУ ТА СТРУКТУРИЗАЦІЇ ВЕЛИКИХ ДАНИХ

Автор(и)

  • Захар Романович Савчук Інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Юрій Михайлович Бугаєнко Інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна https://orcid.org/0000-0002-2909-1087

Ключові слова:

Big Data

Анотація


В даній статті пропонується метод, який на базі статистичних даних дозволяє будувати логічні структуровані правила і проводити їх перевірку на достовірність за допомогою апарату теорії метаграфа. Головна мета даного підходу полягає в структуризації бази нечітких знань у форматі логічних правил, враховуючи перетворення числових значень у терми лінгвістичних змінних, а також при формуванні правил запобігти наявності  конфліктуючих і дублюючих правил.

Apply fuzzy logic rules for analyzing and structuring Big Data

This article proposes a method that, on the basis of statistics, allows you to build logical structured rules and to test them for accuracy using the apparatus of metagraph theory. The main objective of this article is to structure the base of fuzzy knowledge in the format of logical rules, taking into account the transformation of numerical values into terms of linguistic variables, as well as in the formation of rules to prevent the presence of conflicting and duplicate rules.



Біографії авторів

Захар Романович Савчук, Інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського

Студент ІТС КПІ ім. Ігоря Сікорського

Юрій Михайлович Бугаєнко, Інститут телекомунікаційних систем КПІ ім. Ігоря Сікорського

аспірант ІТС КПІ ім. Ігоря Сікорського

Посилання

Алтунин А.Е., Семухин М.В. Модели и алгоритмы принятия решений в нечетких условиях: Тюмень: Издательство Тюменского государственного университета, 2000, ст 4-11.

Zadeh L. A. Fuzzy Sets. — Information and Control, 1965, Vol. 8, № 3, pp. 338–353.

Захарчук А.Г. «Методи нечiткої логiки для обробки даних в мережi Iнтернету Речей», ст 66- 80, Київ 2019.

Савчук З.Р. «Засоби візуалізації складних логічних структур», Збірник матеріалів Міжнародної науково-технічної конференції «Перспективи телекомунікацій»,Київ 2019.

Штогріна О.С., «Інформаційна технологія створення та використання баз нечітких знань із застосуванням метаграфів», ст 35-48, Київ 2016.

Hachul S., Jünger M. An Experimental Comparison of Fast Algorithms for Drawing General Large Graphs // LNCS, Springer. 2006. Vol. 3843. – pp. 235 - 250.

https://www.guru99.com/what-is-fuzzy-logic.html

##submission.downloads##

Як цитувати

Савчук, З. Р., & Бугаєнко, Ю. М. (2020). ЗАСТОСУВАННЯ НЕЧІТКИХ ЛОГІЧНИХ ПРАВИЛ ДЛЯ АНАЛІЗУ ТА СТРУКТУРИЗАЦІЇ ВЕЛИКИХ ДАНИХ. Збірник матеріалів Міжнародної науково-технічної конференції «ПЕРСПЕКТИВИ ТЕЛЕКОМУНІКАЦІЙ». вилучено із https://conferenc-journal.its.kpi.ua/article/view/200918

Номер

2020: Матеріали XIV Міжнародної науково-технічної конференції "Перспективи телекомунікацій - 2020"

Розділ

Інформаційні технології в телекомунікаціях

Ліцензія

Авторське право (c) 2020 Захар Романович Савчук, Юрій Михайлович Бугаєнко

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Authors who submit to this conference agree to the following terms:
a) Authors retain copyright over their work, while allowing the conference to place this unpublished work under a Creative Commons Attribution License, which allows others to freely access, use, and share the work, with an acknowledgement of the work's authorship and its initial presentation at this conference.
b) Authors are able to waive the terms of the CC license and enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution and subsequent publication of this work (e.g., publish a revised version in a journal, post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial presentation at this conference.
c) In addition, authors are encouraged to post and share their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) at any point before and after the conference.