INTERVALLI NEYTROSOFIK IYERARXIK SUGENO XULOSALASH MODELI ASOSIDA QORAMOLLARNING YUQUMLI BO‘LMAGAN KASALLIKLARINI INTELLEKTUAL TASHXISLASH
Keywords:
интервальные нейрософические множества, иерархическая модель Сугено, интеллектуальная диагностика, ветеринарная экспертная система, крупный рогатый скот, неинфекционные заболевания, нечеткая логика, искусственный интеллект, модель вывода.Abstract
Своевременная и точная диагностика неинфекционных
заболеваний крупного рогатого скота является одной из важных научно-
практических проблем ветеринарной практики. Большое количество
диагностических параметров, их сложные взаимосвязи и неоднозначность
данных ограничивают эффективность традиционных экспертных систем и
классических моделей Сугено. В данной статье для решения этой проблемы
предлагается интервальная нейрософическая иерархическая модель вывода
Сугено (INHSM). Модель основана на интеграции интервальной
нейрософической теории множеств, иерархического механизма вывода Сугено
и операторов взвешенной агрегации на единой математической платформе.
В процессе диагностики признаки делятся на шесть логических групп в
соответствии с их биологическими и функциональными свойствами,
обрабатываются в многоступенчатых локальных моделях Сугено, а их
результаты объединяются посредством интервальной нейрософической
агрегации. В результате формируется глобальная модель вывода на основе 85
признаков заболеваний, которая позволяет проводить высокоточную
диагностику 116 типов неинфекционных заболеваний крупного рогатого скота.
Предложенный подход значительно уменьшает проблему экспоненциального
роста числа правил, эффективно обрабатывает нечеткие и неполные данные, а
также повышает надежность и вычислительную эффективность
диагностических решений.
