Проверяемый текст
Силкин, Александр Юрьевич; Кластеризация контрагентов как инструмент формализации управленческих решений в области ценообразования (Диссертация 2003)
[стр. 105]

105 Рисунок Ошибка! Текст указанного стиля в документе отсутствует.^.
Геометрическая интерпретации нечеткой £ -окрестности точки Говоря о формировании пространства представителей £ , необходимо отметить, что существует две возможности по выбору представителей класса: аксиоматическое задание на основании априорных предположений и о «типичном» представителе данного класса L e t А .
либо путем выбора из подлежащего классификации множества объектов L
с: А .
Использование аксиоматического подхода, на наш взгляд представляется нецелесообразным,
тле.
в данном случае существующая нечеткость постановки задачи будет дополнительно усилена вследствие введения в решение субъективизма эксперта, осуществляющего выбор «эталонов».
Во втором случае возможны два варианта: либо определить вид оптимизируемого критерия W по которому будет осуществляться отбор среди объектов классифицируемого множества, что в общем случае можно представить в следующем виде: ( а
!W) е L , или осуществить отбор «представителей» случайным образом.
С учетом нечеткости решаемой задачи, возможно задание «представителей» класса
в нечетком виде, предложенного в работе И.Д.Манделя [79], что представляет собой наиболее сильное обобщение: каждый из объектов может являться как «представителем» класса, так и быть «рядовым членом» других классов.
На наш взгляд, использование данного подхода является невозможным в рамках
[стр. 86]

Говоря о формировании пространства представителей L, необходимо отметить, что существует две возможности по выбору представителей класса: аксиоматическое задание на основании априорных предположений и о «типичном» представителе данного класса L либо путем выбора из подлежащего классификации множества объектов La.
А.
Использование аксиоматического подхода, на наш взгляд представляется нецелесообразным,
т.к.
в данном случае существующая нечеткость постановки задачи будет дополнительно усилена вследствие введения в решение субъективизма эксперта, осуществляющего выбор «эталонов».
Во втором случае возможны два варианта: либо определить вид оптимизируемого критерия W по которому будет осуществляться отбор среди объектов классифицируемого множества, что в общем случае можно представить в следующем виде: (а
W) е L , или осуществить отбор «представителей» случайным образом.
С учетом нечеткости решаемой задачи, возможно задание «представителей» класса
й нечетком виде, предложенного в работе И.Д.Манделя [99], что представляет собой наиболее сильное обобщение: каждый из объектов может являться как «представителем» класса, так и быть «рядовым членом» других классов.
На наш взгляд, использование данного подхода является невозможным в рамках
предлагаемой нами модели.
Данный вывод можно обосновать следующим образом.
Предположим, что объект а, являющийся представителем класса S, является «рядовым членом» другого класса (а, ) е Sy, i * у .
Обратимся к геометрической интерпретации нечеткой е окрестности точки и определим {J(aj ,e)={al :а, е А, <£; } и U(al,s) = {qy.aJ е A, p{aJ,ai)< ci).
Исходя из того, что £/ может быть равно е} , т.е.
е,=е} = е следует, что р{ап а]) = е (Рис.3.3), что противоречит определению е окрестности.
86 Л

[Back]