2014, № 4 (10) УДК 004.032.26 О. П. Солдатова СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ АЛГОРИТМОВ ГЕНЕРАЦИИ БАЗ НЕЧЕТКИХ ПРОДУКЦИОННЫХ ПРАВИЛ НА ПРИМЕРЕ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КЛАССИФИКАЦИИ1 O. <...> Soldatova COMPARATIVE ANALYSIS OF ALGORITHMS OF FUZZY PRODUCTION RULES’ DATABASE GENERATION WITH AN EXAMPLE OF SOLVING THE CLASSIFICATION PROBLEM Аннотация. <...> Предложена методика оценки непротиворечивости и полноты, основанная на используемых в теории градуированных формальных логических систем понятиях синтаксических и семантических выводов. <...> Для оптимизации структуры результирующей базы правил реализованы возможность выбора типа и настройки параметров функций принадлежности и метод исключения дублирующих и противоречивых правил. <...> Исследования проводились на данных известной задачи классификации ирисов Фишера, полученных из репозитория UCI. <...> Studies were conducted on data from well-known problems of classification of iris flower data set obtained from the UCI repository. <...> Ключе в ые слов а: база нечетких продукционных правил, функции принадлежности, алгоритм Абе-Лэна, рейтинговый алгоритм, непротиворечивость, полнота, оптимизация структуры базы правил. <...> Key wo rds: fuzzy production rules’ database, membership function, algorithm Abe-Lan, rating algorithm, consistency and completeness, rules’ database optimization. <...> Проблема неточности, неполноты, недетерминированности многих экспериментальных данных привела в настоящее время к использованию для этих целей систем нечеткого вывода, содержащих базы продукционных правил [1, 2]. <...> Использование нечетких продукционных правил позволяет не только обрабатывать нечеткие знания, но и способствует адекватному пониманию принципов функционирования системы, доступному экспертам в различных прикладных областях. <...> Существенным недостатком систем нечеткого вывода является субъективный подход к разработке базы нечетких правил вывода. <...> Если данная база правил 1 Работа выполнена при государственной поддержке Министерства образования и науки РФ в рамках реализации мероприятий Программы повышения конкурентоспособности СГАУ среди ведущих мировых научно-образовательных центров на 2013–2020 <...>