17–34 МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ И УСТРОЙСТВ УДК 004.85 Метод определения релевантности прецедентов на основе нечетких лингвистических правил* T.В. <...> Е-mail: KATMC@yandex.ru Прецедентный подход (Case-Based Reasoning, CBR) является полезным инструментом представления знаний в социально-экономических системах, так как использует рассуждения по аналогии, свойственные человеческому интеллекту. <...> Традиционный подход к оценке подобия прецедентов заключается в вычислении взвешенной метрики – расстояния в многомерном пространстве. <...> В статье вместо подобия прецедентов рассматривается их релевантность на основе нечеткой логики. <...> Нечеткие лингвистические правила используются в качестве инструмента для представления знаний о релевантности прецедентов. <...> Рассматривается процедура настройки нечетких правил на основе обучения по выборкам прецедентов. <...> Проведенные исследования показывают приемлемую точность классификации прецедентов даже для малой обучающей выборки. <...> При этом более гладкие (квадратичные) функции принадлежности показывают в среднем большую точность предсказания. <...> Введение нечетких правил в качестве критериев оценки подобия привносит следующие существенные преимущества в прецедентную модель: нечеткие правила «если-то» представляют собой более общую и гибкую платформу для описания знаний о сходстве между прецедентами, чем расстояние в многомерном пространстве; сущность базы знаний, содержащей нечеткие правила, позволяет приобретать и интегрировать знания из различных источников; нечеткая база знаний является хорошо понятной за счет интерпретации отдельных языковых правил, следовательно, пользователи могут легко понять, как и почему прецедент был выбран для поиска, содержательно подтвердив нечеткие правила, полученные в результате обучения. <...> Это создает возможность динамического участия человека во взаимодействии с системой, основанной на прецедентах, для адаптации поведения системы к конкретным <...>