8. Сираиси Н., Фурута X., Мумано М. Фундаментальные исследования системы оценки срока службы железобетонньк перекрытий Добоку гаккай ромбунсю.-1987.-Т. 368/1, N 8.-С. 285-291.

9. Фурута X., Фу Л. С, ЯоДж.Т. Р. Приложение инженерии знаний и экспертных систем к строительной механике Добоку гаккайси.-1985.-Т. 70.-С. 28-33.

10. Furuta Н., Fu К. S., Yao J. Т. R. Structural engineering application of expert system Computer-aided design.- 1985.-N 17.-P. 410-419.

11. Введение в нечеткие системы/Под ред. Терано Т., Асаи К., Сугэно М.-Токио: Омся, 1986.

12. Brockley D., Pilsworth В., Baldwin J. Structural safety as inferred from a fuzzy relational knowledge base Univ. of Bristol, Dept. of Civil Eng. Res. Rep.-1984.

13. Baldwin J., Zhou S. A fuzzy relation inference language/ /Univ. of Bristol, Dept. of Civil Eng. Res. Rep.- 1982.

14. Blockley D. Logical analysis of structural failures !, of Eng. Mech. Div., ASCE.-1981.-N 107.-P. 355-365.

15. Мумано M. Система обработки нечетких множеств на базе Лиспа Сб. тез. 3-го симпозиума по нечетким системам.-Токио, 1987.-С. 167-172.

16. Инаба, Кураи, Саймон. Наука принятия решений.-Токио: Санге норицу дайгаку сюппан, 1979.

17. Вспомогательньге системные подходы/Мидзуки Г. и др.-Токио: Никкан коге симбунся, 1981.

18. BartlettF. С. Remembering: а study in experimental and social psychology.-Cambridge Univ. Press, 1932.

19. Schank R.C., Abelcon R. P. Scripts, goals, plans and understanding.-Lawrence, 1977.

20. Schank R.C. Conceptual dependency: a theory of natural language understanding Cognitive psychology.-1972.-N 3.-P. 552-631.

21. Nakamura K., Iwai S., Sawaragi T. Decision support using causation knowledge base/ДЕЕЕ Trans.-1982.-Vol. SMC-12, N 6.-P. 765-777.

22. Мудзуки, Иваи, Катай. Оказание помощи в принятии рещений на основе знаний о причинных взаимосвязях, количественное представление эффекта распространения и учет субъективных критериев оценки лиц, принимающих рещения Кэйсоку дзидо сэйге кагаку ромбунсю.-1986.-Т. 22.-N 6.-С. 629-636.

23. Мудзуки, Иваи, Катан. Мультиструктуризация знаний о цепочке причин для понимания глубокой иерархической структуры общественных явлений Кэйсоку дзидо сэйге кагаку ромбунсю.-1987.-Т. 23.-N 9.-С. 977-984.

24. Sawaragi Т., Iwai S. Cognitive simulation for intelligent decision support/Дп "Methodologies for intelligent systems" ed. by Ras W. S. Zemankova.-Elsevier Science Rub. com., 1987.-P. 362-369.

25. Adlassing K. P. Fuzzy set theory in medical diagnosis/ДЕЕЕ Trans.-Vol. SMC-16.-N 2.-P. 260-265.

26. Linguistic approach in fuzzy logic of W. H.O. classification of dyslipoproteinemias/Sanchez E. et al In "Fuzzy set and theoryre-cent development.".-Yager ed. Pergamon, 1982.-P. 582-588. Development of automated health testing and services system via fuzzy reasoning/Tazaki E. et al. Proc. IEEE Inc. Conf. on SMC-1986.-P. 342-346.

Medical diagnosis using simplified multi-dimensional fuzzy reasoning/ Tazaki E. et al. Proc. IEEE Int. Conf on SMC-1988.

29. Система баз медицинских данных с блоком выводов. Ч. 1. Введение искусственного интеллекта в процесс оценки результатов массового медицинского освидетельствования/Тадзаки Е. и др. Сб. тез. 7-го симпозиума по медипинской информатике. -Токио, 1988.-С. 377-380.

30. Система баз медицинских данных с блоком выводов. Ч. 2. Введение искусственного интеллекта в процесс оценки риска для здоровья информации о здравоохранении/Тадзаки Е. и др. Сб. тез. 7-го симпозиума по медицинской информатике.-Токио, 1988.-С. 385-388.

31. Тадзаки Е. Нечеткие экспертные системы Сури кагаку.-1987.-N 284.-С. 46-54.

повышение точности расчетов и эффективности бизнеса. С помощью этой теории можно имитировать интеллектуальную деятельность, по сути сходную с деятельностью человека, путем моделирования разноплановых и сложных объектов, используя неполную информацию об объектах, и создания правил на естественном языке на основе знаний и опыта экспертов.!

Выявление особенностей бизнеса чрезвычайно важно, поскольку, как известно, после нефтяного кризиса социальная и экономическая ситуация в Японии и во всем мире изменилась. Несмотря на резкое сужение рынка после многих лет непрерывного роста экономического благосостояния большинство промышленных предприятий вступает в рынок, не сделав выводов из происшедших событий, и в настоящее время им приходится работать в условиях жесткой конкуренции. Более того, потребители стали более разборчивы как к качеству товаров, так и к предоставляемым услугам, что дало импульс к переходу на многономенклатурное мелкосерийное производство. Поэтому бизнес также стал более разнообразным и динамичным. С целью получения максимальной прибыли в условиях конкуренции бизнес становится тотальным как по вертикали (рынок -* производство -> -* сбыт -* денежное обращение), так и по горизонтали (организуя взаимодействие всех служб, превращая головную фирму в центральное связующее звено). Другими словами, на первый план выходит масштабность деловых операций.

Сказанное выше можно распространить не только на промышленные, но и на государственные, муниципальные и другие учреждения. Для того чтобы выдержать конкуренцию, всем им необходимы современные методы и средства управления. Теория нечетких систем как методология соответствует подобной ситуации и предоставляет базы данных и разнообразные методы планирования и управления. Ее применение в современных цифровых компьютерах и их программном обеспечении, не говоря уже о быстродействующих нечетких компьютерах и эффективном нечетком программном обеспечении, постоянно расширяется

5.1.2. НЕЧЕТКИЕ МЕТОДЫ ДЛЯ БИЗНЕСА

Бизнес (если взять для примера промышленное предприятие) включает такие области, как маркетинг, освоение

ПРИМЕНЕНИЕ В БИЗНЕСЕ

К. Асаи (Осакский политехнический институт), Д. Ватада (Университет Рюкоку), X. Итибаси (Осакский префектуральный университет), М. Сакава (Университет префектуры Иватэ), X. Танака (Осакский префектур альный университет )

Управление и руководство промышленными, государственными и муниципальными учреждениями связано с ведением различного рода дел. При управлении учреждениями их управляющие, помощники и весь персонал анализируют внутреннюю информацию и данные, корректируют планы в соответствии с целями управления и претворяют в жизнь решения, принимаемые управляющими. Впоследствии ведется контроль, насколько последовательно осуществляется управление и строго ли оно соответствует планам. Обычно в учреждениях существует определенная иерархия, поэтому основные принципы управления базируются на принятых решениях, а конкретные детали планируются, уточняются и претворяются в жизнь в рамках соответствующих полномочий начальниками отделов, цехов и т. п. В данной главе рассмотрены основные аспекты построения и применения нечетких систем, используемых для повышения эффективности планирования, управления и других связанных с ними работ, а также дан краткий обзор книги авторов «Введение в нечеткие системы» [1].

5.1. ОПЫТ ПРИМЕНЕНИЯ

5.1.1. СОСТОЯНИЕ БИЗНЕСА

В Японии в понятие «бизнес» включают такие стороны делопроизводства, как организация работ, деловые отношения, планирование, согласование и т. п. Особенностями бизнеса в наши дни являются его крупномасштабность, многогранность, изменчивость и трудность его прогнозирования по накопленным данным. Поэтому\~с теорией нечетких систем как с методологией связывают большие надежды на

Область

Цели

Маркетинг и разработка изделий

Кадры

Экономика

Производство

Денежное обращение

Другие

Сбор данных

* Нечеткие базы данных

о о.

Постановка целей и альтернативные проекты

Моделирование

Нечеткое моделирование крупных систем

Нечеткие структурные модели

* Нечеткие регрессионные модели Нечеткий ГМОД

Анализ и оценка

Нечеткий анализ многих переменных (* теория квантования t-IV) * Нечеткое интегрирование Нечеткий АИП

Оптимизация и принятие решений

* Методы нечеткого математическ ого планирования Методы нечеткого многоцелевого планирования Методы нечеткого многоатрибутного принятия решений

* Методы нечеткого статистического принятия решений

Нечеткие системы помощи в принятии решений (СПР)