PROCESSOR OF FUZZY MATHEMATICS BASED ON UNCERTAINTY TENSOR MODEL
DOI:
https://doi.org/10.18372/2310-5461.2.5293Keywords:
fuzzy mathematics, processor, tensor model uncertainty, modeling, environment, MatLabAbstract
We review the questions of presentation of uncertainty (including uncertainties, modelling in the form of fuzzy sets) in the manner of main tensors of even ranks and their invariants іn the medium of MatLab virtual processor, allowing execute operations fuzzy mathematics in the space of fuzzy number and variable and tensor invariants is designed.References
Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. — М.: Мир, 1976. — 165 с.
Zade L.A. Fuzzy logic, neural networks and soft computing // Communications of the ACM. — 1994. — Vol. 37, № 3. — Р. 77—84.
Аверкин А.Н., Прокопчина С.В. Мягкие вычисления и измерения // Интеллектуальные системы, т. 2, вып. 1—4, 1997. — С. 94—113.
Крон Г. Тензорный анализ сетей / Г. Крон. — М.: Мир, 1978. — 720 с. 5. Гельфанд И.М. Курс лекций по линейной алгебре. 3-изд. / И.М. Гельфанд. — М.: Наука, 1966. — 280 с.
Минаев Ю.Н., Филимонова О.Ю. Тензорный базис в концепции нечеткости и формальных методах. // В кн. «Материалы 10-й международной конференции по автоматическому управлению». — Севастополь, 15—19 сентября 2003 г. — С. 154—156.
Минаев Ю.Н., Филимонова Ю.Н. Тензорный базис как основа новых алгоритмов решения задач управления в условиях неопределенности // Новые информационные технологии: сб. трудов VI Всерос. науч.-техн. конфер. (Москва, 23—24 апреля 2003 г.). У 2 кн. Т. 1 / под общ. ред. А.П. Хныкина. — М.: МГАПИ, 2003. — С. 142—147.
