Процедура создания нечетких моделей анализа рисков в сложных вычислительных системах
Вычисление методом Coras степени истинности нечетких значений лингвистических переменных при оценке рисков в вычислительных системах. Характеристика формализованного языка представления баз знаний для анализа рисков в сложной вычислительной системе.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 23.02.2016 |
| Размер файла | 595,7 K |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.
Подобные документы
Задание термов лингвистических переменных. Выбор четких входных переменных. Степени истинности правил. Построение нечеткой базы знаний для задачи об эффективности работы предприятия, проверка ее на полноту. Нечеткий вывод для конкретных значений.
контрольная работа [170,2 K], добавлен 19.11.2014Параметры автомобиля, используемые в экспертной системе. Задание нечетких и лингвистических переменных, виды термов. Список правил для функционирования системы, результаты анализа ее работы. Применение алгоритма Мамдани в системах нечеткой логики.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 10.02.2013Разработка методов дихотомической оценки нечетких моделей знаний операторов информационной системы о государственных и муниципальных платежах. Механизмы и принципы управления базами нечетких моделей знаний операторов, методика и этапы их идентификации.
диссертация [2,0 M], добавлен 30.01.2014Сущность и способы оценки информационной безопасности. Цели ее проведения. Методы анализа информационно-технологических рисков. Показатели и алгоритм расчета рисков по угрозе ИБ. Расчет информационных рисков на примере сервера Web торговой компании.
курсовая работа [190,1 K], добавлен 25.11.2013Понятия в области метрологии. Представление знаний в интеллектуальных системах. Методы описания нечетких знаний в интеллектуальных системах. Классификация интеллектуальных систем, их структурная организация. Нечеткие системы автоматического управления.
курсовая работа [768,2 K], добавлен 16.02.2015Разработка самообучающейся интеллектуальной информационной системы для анализа кредитоспособности заемщика и оценки кредитных рисков на основе подхода иммунокомпьютинга. Применение процедур кластеризации, классификации и формирования оценок рисков.
курсовая работа [822,3 K], добавлен 09.06.2012Представление знаний в когнитологии, информатике и искусственном интеллекте. Связи и структуры, язык и нотация. Формальные и неформальные модели представления знаний: в виде правил, с использованием фреймов, семантических сетей и нечетких высказываний.
контрольная работа [29,9 K], добавлен 18.05.2009Особенности ламповых вычислительных устройств. Программные мониторы, мультипрограммирование, многотерминальные системы. Разработка формализованного языка. Переход от транзисторов к микросхемам. Система пакетной обработки. Глобальные компьютерные сети.
реферат [282,6 K], добавлен 19.09.2009Характеристика этапов решения задач на электронных вычислительных системах. Разработка алгоритма и основы программирования. Язык Ассемблера, предназначенный для представления в удобочитаемой символической форме программ, записанных на машинном языке.
контрольная работа [60,5 K], добавлен 06.02.2011Классификация основных рисков, их идентификация. Планирование и оценка рисков информационной системы в организации, принятие мер для устранения рисков. Определение точки безубыточности проекта. Расчет цены потерь и вероятности наступления риска.
лабораторная работа [381,2 K], добавлен 20.01.2016
