ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА НЕЧЕТКОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ
Abstract
Научные исследования, привлекающие технику нечетких множеств и нечеткой логики, ведут начало от основополагающей работы Л.Заде. Отличие нечеткого множества от обычного в том, что характеристическая функция принадлежности µ(x) нечеткого множества может принимать произвольные значения от 0 до 1, соответственно степени достоверности принадлежности элемента этому множеству. Нечеткое число - это нечеткое множество с выпуклой унимодальной (т.е. имеющей один максимум) функцией принадлежности, значение в точке максимума которой равно 1.Downloads
Download data is not yet available.
References
Zadeh L. A., Fuzzy sets // Information and Computation, vol. 8, pp. 338-353, 1965.
Tanaka H., Uejima S., Asai K., Linear Regression Analysis with Fuzzy Model // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. 1982. Vol. 12. No. 6. P. 903–907
Пономарев И.В., Славский В.В. Нечеткая модель линейной регрессии // Доклады Академии наук. - 2009. - Т. 428, №5. - С. 598-600.
How to Cite
Н.В. Вараксина, Н.П. Гончарова С. В. ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА НЕЧЕТКОЙ ЛИНЕЙНОЙ РЕГРЕССИИ К МОДЕЛИРОВАНИЮ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ // Sociology in the modern world: science, education, creativity, 1. Vol. 1, № 9. P. 168-171. URL: http://journal.asu.ru/smw/article/view/2504.
Section
Статьи
