No abstract

No abstract

No abstract

This paper deals with the restoration and the identification of the causes (diagnoses) through the observed effects (symptoms) on the basis of fuzzy relations and Zadeh's compositional rule of inference. We propose an approach for building fuzzy systems of diagnosis, which enables solving fuzzy relational equations together with design and tuning of fuzzy relations on the basis of expert and experimental information. The essence of tuning consists of the selection such membership functions for fuzzy causes and effects, and also fuzzy relations, which minimize the difference between model and experimental results of diagnosis. The genetic algorithm is used for solving the optimization problem. The proposed approach is illustrated by the computer experiment and the real example of diagnosis.Index Terms-Diagnostic expert systems, fuzzy systems, inverse problems, training.

16. Mosa, A. Optimizing virtual machine placement for energy and SLA in clouds using utility functions [Text]

681.5.015:007Causes (diagnoses) are retrieved and identified using observed effects (symptoms) based on fuzzy relations and Zadeh's compositional rule of inference. An approach to designing adaptive fuzzy diagnostic systems is proposed. It allows solving fuzzy logic equations and designing and adjusting fuzzy relations using expert and experimental information.Keywords: adaptive diagnostic system, fuzzy relations, solution of a system of fuzzy logic equations, adjustment of a fuzzy model.

Розроблено підхід, який поєднує семантичне навчання, гранулярне розбиття та розв'язання нечітких реляційних рівнянь для побудови точних та інтерпретабельних правил. Запропоновано сполучену нечітку модель прямого логічного виведення на основі первинних правил з гранулярними параметрами. Розроблено метод ієрархічного налаштування з лінгвістичною модифікацією на основі розв'язання нечітких реляційних рівнянь, що скорочує час навчанняКлючові слова: ієрархічне налаштування, класифікаційні нечіткі бази знань, розв'язання нечітких реляційних рівнянь Разработан подход, который объединяет семантическое обучение, гранулярное разбиение и решение нечетких реляционных уравнений для построения точных и интерпретабельных правил. Предложена составная нечеткая модель прямого логического вывода на основе первичных правил с гранулярными параметрами. Разработан метод иерархической настройки с лингвистической модификацией на основе решения нечетких реляционных уравнений, что сокращает время обученияКлючевые слова: иерархическая настройка, классификационные нечеткие базы знаний, решение нечетких реляционных уравнений UDC 681.5.015:007

No abstract