Лаборатория Модели и методики Laboratory Models and methods ПРИКЛАДНАЯ ИНФОРМАТИКА / JOURNAL OF APPLIED INFORMATICS Vol. <...> 2015 Р. Л. Белоусов, канд. техн. наук, ФГБОУ ВПО «Академия гражданской защиты МЧС России», Химки, romabel-87@mail.ru Н. А. Дрожжин, ФГБОУ ВПО «Академия гражданской защиты МЧС России», Химки, naukalab_amchs@mail.ru М. И. Костенчук, ФГБОУ ВПО «Академия гражданской защиты МЧС России», Химки, naukalab_amchs@mail.ru Построение нечетких лингвистических переменных с использованием методов кластерного анализа данных В статье изложен подход к построению нечетких лингвистических переменных, основанный на использовании методов кластерного анализа данных. <...> Основное предположение при использовании этого метода — при удалении от центра кластера степень принадлежности элемента нечеткому множеству уменьшается. <...> Ключевые слова: теория нечетких множеств, нечеткое множество, нечеткая логика, нечеткие продукционные системы, кластеризация, метод k-средних. <...> Для решения этих задач чаще всего используются системы нечеткого логического вывода (нечеткие продукционные модели), в основу которых положено формальное представление характеристик исследуемой системы в терминах лингвистических переменных [4]. <...> В настоящее время известны многочисленные исследования по применению систем нечеткого вывода: автовождение поездов, распознавание речи, медицинская диагностика и т. д. <...> . Базовая архитектура систем нечеткого логического вывода включает в себя следующие элементы: • базу нечетких продукционных правил; • процедуру фаззификации — введения нечеткости для входных переменных; 98 Laboratory Models and methods • процедуру агрегирования — определения степени истинности условий для каждого продукционного правила; • процедуру активизации — нахождения степени истинности заключения каждого нечеткого продукционного правила; • процедуру аккумулирования — нахождения значений функции принадлежности для выходных лингвистических переменных; • процедуру дефаззификации <...>