ИСТИНА

В работе предложено использовать двухслойный перцептрон в качестве математической модели дефаззификатора, служащего для преобразования нечёткого решения в числовую форму в процедурах нечётко-логического вывода. При использовании заранее обученной нейронной сети он позволяет значительно снизить вычислительную нагрузку этапа дефаззификации методами, требующими множественного интегрирования нелинейных функций. Универсальность подхода и метода описания входных наборов данных позволяет использовать обученный перцептрон для дефаззификации нечёткого решения в любых задачах. Проведено обучение и тестирование двухслойного перцептрона. Доказана эффективность его использования для решения поставленной задачи.