फजी इंडक्शन विधि और मॉडलिंग ज्ञान और सूचना प्रणाली के लिए इसका अनुप्रयोग

यह लेख फजी गणित और भग्न सिद्धांत के प्रावधानों के संयोजन के रूप में लेखक द्वारा विकसित फजी इंडक्शन की विधि का प्रस्ताव करता है, एक फजी सेट की पुनरावृत्ति की डिग्री की अवधारणा का परिचय देता है, एक विषय डोमेन मॉडलिंग के लिए अपने अंश आयाम के रूप में एक सेट की अपूर्ण पुनरावृत्ति का वर्णन करता है। प्रस्तावित पद्धति के दायरे और फ़िज़ी सेट के रूप में इसके आधार पर बनाए गए ज्ञान मॉडल के रूप में, सूचना प्रणालियों के जीवन चक्र का प्रबंधन, जिसमें सॉफ्टवेयर का उपयोग करने और परीक्षण करने के लिए परिदृश्यों का विकास शामिल है।

प्रासंगिकता

सूचना प्रणालियों के डिजाइन और विकास, कार्यान्वयन और संचालन की प्रक्रिया में, डेटा, सूचना और सूचना को संचित और व्यवस्थित करना आवश्यक है जो बाहर से एकत्र किया जाता है या सॉफ्टवेयर जीवन चक्र के प्रत्येक चरण में उत्पन्न होता है। यह डिजाइन कार्य और निर्णय लेने के लिए आवश्यक सूचनात्मक और पद्धतिगत समर्थन के रूप में कार्य करता है, और विशेष रूप से उच्च अनिश्चितता की स्थितियों में और खराब संरचित वातावरण में प्रासंगिक है। इस तरह के संसाधनों के संचय और व्यवस्थितकरण के परिणामस्वरूप बनाया गया ज्ञान का आधार, सूचना प्रणाली बनाने पर काम के दौरान परियोजना टीम द्वारा प्राप्त उपयोगी अनुभव का एक स्रोत ही नहीं होना चाहिए, बल्कि परियोजना कार्यों को लागू करने के लिए नए विज़न, तरीकों और एल्गोरिदम को मॉडलिंग करने का सबसे सरल तरीका भी होना चाहिए। दूसरे शब्दों में,इस तरह के एक ज्ञान का आधार बौद्धिक पूंजी का भंडार है और एक ही समय में, एक ज्ञान प्रबंधन उपकरण [3, 10]।

एक उपकरण के रूप में ज्ञान आधार की क्षमता, उपयोगिता, गुणवत्ता, इसके रखरखाव की संसाधन तीव्रता और ज्ञान निष्कर्षण की प्रभावशीलता के साथ संबंधित है। डेटाबेस में ज्ञान का संग्रह और फिक्सिंग जितना सरल और तेज़ होता है और प्रश्नों का परिणाम उतना ही बेहतर होता है, बेहतर और अधिक विश्वसनीय उपकरण स्वयं [1, 2]। फिर भी, डेटाबेस प्रबंधन प्रणालियों पर लागू होने वाले असतत तरीके और संरचना संबंधी उपकरण, संबंधपरक डेटाबेस संबंधों के सामान्यीकरण सहित, अर्थ संबंधी घटकों, व्याख्याओं, अंतराल और निरंतर अर्थ सेटों [4, 7, 10] का वर्णन या मॉडल करने की अनुमति नहीं देते हैं। ऐसा करने के लिए, हमें एक पद्धतिगत दृष्टिकोण की आवश्यकता है जो परिमित ऑन्कोलॉजी के विशेष मामलों को सामान्य करता है और सूचना प्रणाली के विषय क्षेत्र के विवरण की निरंतरता के करीब ज्ञान मॉडल को लाता है।

[3, 6]. ( ) ( – , , ), ( ), , – , , [5, 8, 9].

X – :

(1)

n = [N ≥ 3] – (, (0; 1) – (; )).
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(2)

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(3)

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(4)

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(5)

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(6)

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(7)

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(9)

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(10)

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Tx X . , , :

(11)

[D] – , n – X.
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« » , , .

1. .., .., .., « ». .: – , 2014. – 88 .
2. .., .., .., « ». .: – , 2014. – 122 .
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10. Zimmerman H. J. «Fuzzy Set Theory – and its Applications», 4th edition. Springer Seience + Business Media, New York, 2001. – 514 p.