https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48824| Title: | Оценка качества проекта на основе нечеткого моделирования |
| Other Titles: | Project Quality Assessment Based on Fuzzy Nodelings |
| Authors: | Живицкая, Е. Н. Cафронова, Т. А. |
| Keywords: | цифровая трансформация;принятие решений;лингвистическое моделирование;нечеткая логика;лингвистические переменные;терм-множества;фаззификация;дефаззификация |
| Issue Date: | 2019 |
| Publisher: | ГИАЦ |
| Citation: | Живицкая, Е. Н. Оценка качества проекта на основе нечеткого моделирования = Project Quality Assessment Based on Fuzzy Nodelings / Е. Н. Живицкая, Т. А. Cафронова // Цифровая трансформация. – 2019. – № 2(7). – С. 5–12. – DOI : https://doi.org/10.38086/2522-9613-2019-2-5-12. |
| Abstract: | В статье рассмотрены методы поддержки принятия решений для слабоструктурированных задач на основе создания лингвистической модели. Представлена типовая структура нечеткой модели. Рассмотрено создание нечеткой модели оценки качества проекта с содержательной интерпретацией входных (опыт проектировщика, процент совершенных им ошибок, универсальность, сложность проекта, качество исходных данных, время разработки) и выходной переменных (ошибка проекта). Описан косвенный вариант построения функций принадлежностей. Указаны блоки правил. Первый блок правил – рейтинг проектировщика ‒ позволяет учесть качество работы разработчика проекта и состоит из 36 правил нечетких продукций. Второй блок – оценка проекта ‒ содержит 81 правило нечетких продукций. С помощью среды fuzzyTECH 5.54d построены нечеткая модель и поверхности нечеткого вывода. В качестве средства дефазификации использован метод наилучшего компромисса. Полученные результаты указывают на экономию денежных средств за счет снижения производственных запасов на основе анализа качества проекта. |
| Alternative abstract: | Methods for decision making as semi-structured goals which based on creation of linguistic model are considered in this article. Pattern of fuzzy model system is presented. Creation fuzzy model for project quality with substantive interpretation for input (projector experience, universality, projector error bar, project complexity, quality of basic data, engineering time) and output (project error) variables is reported in main body. Rule blokes are indicated to estimate output variable. The first rule bloke – projector rating- consists of 36 fuzzy rules that help taking into account quality of projector’s work. The second rule bloke consists of 81 fuzzy rules. Fuzzy model and surfaces of fuzzy inference are created in fuzzyTECH 5.54d. In the capacity of defuzzification method is used method of the best compromise. Obtained results point at capital saving due to inventory decrease on basis of analysis of project quality. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/48824 |
| Appears in Collections: | №2(7) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Zhivitskaya_Otsenka.pdf | 1.8 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.