Проверяемый текст
Демидова, Лилия Анатольевна. Развитие методов теории нечётких множеств и генетических алгоритмов для задач поддержки принятия решений в условиях неопределённости (Диссертация 2009)
[стр. 111]

или неточной.
При оценке технического состояния зданий и сооружений неполнота и неточность информации может заключаться: в принципиальной невозможности полного сбора и учета информации о характеристиках
оцениваемых объектов и условиях их эксплуатации; в некоторой недостоверности и недостаточности информации о состоянии оцениваемых объектов в условиях эксплуатации и т.п.
Обычно оценка технического состояния зданий и сооружений (при определении процента (степени) износа производится либо с использованием инструментальных методов исследования, что требует значительных финансовых и временных затрат (как было отмечено в главе 1), либо экспертом (группой экспертов) по некоторому множеству элементов мониторинга, таких как «фундаменты», «стены кирпичные», «стены деревянные», «междуэтажные перекрытия», «лестницы каменные», «перегородки», «крьтши», «окна», «двери», «местные приборы отопления», «центральная система отопления», «водопровод», «дворовая канализация», «тротуары» и «мостовые» путем выставления процента износа или баллов по некоторой шкале, например, по 10балльной шкале (чем ниже балл, тем выше качество объекта по данному элементу мониторинга) [65].
Рассмотрим задачу кластеризации технического состояния объектов жилого фонда, возникающую достаточно часто, например, при составлении плана штатных ремонтных работ, стоимостной оценке зданий и т.п.
При этом кластеризация объектов может выполняться на заранее заданное или произвольное количество кластеров с .
2.9.1 Кластеризация множества объектов при реализации комбинированного метода нечеткой кластеризации с использованием генетического алгоритма с постоянной длиной хромосомы Пусть на основе выставленных экспертных оценок по элементам мониторинга необходимо разбить множество анализируемых объектов на 4 заранее заданных класса (кластера): ветхие здания, не подлежащие восстановлению; здания, требующие капитального ремонта; здания, требующие текущего ре111
[стр. 859]

Учет априорной информации о характеристиках анализируемых объектов и условиях их эксплуатации позволил бы принимать точные решения по их классификации.
Но в реальности такая информация обычно является неполной или неточной.
При оценке технического состояния зданий и сооружений неполнота и неточность информации может заключаться: в принципиальной невозможности полного сбора и учета информации о характеристиках
объектов и условиях их эксплуатации; в некоторой недостоверности и недостаточности информации о состоянии объектов в условиях эксплуатации и т.п.
Оценка технического состояния зданий и,сооружений
(в том числе, объектов жилого фонда) при определении процента (степени) износа производится экспертом (группой экспертов) по некоторому множеству критериев, таких как «фундаменты», «стены кирпичные», «стеиы деревянные», «междуэтажные перекрытия», «лестницы каменные», «перегородки», «крыши», «окна», «двери», «местные приборы отопления», «центральная система отопления», «водопровод», «дворовая канализация», «тротуары» и «мостовые»путем выставления процента износа или баллов по некоторой шкале, например, но 10-балльной шкале (при этом чем ниже балл, тем выше качество объекта по данному критерию) [36,42, 98, 207,261, 400].
Рассмотрим задачу кластеризации объектов жилого фонда, которая возникает достаточно часто, например, при составлении плана ремонтных работ, стоимостной оценке зданий п т.п.
Пусть на основе выставленных экспертных оценок, по
критериям необходимо каким-либо образом разбить множество анализируемых объектов на 4 заранее заданных кластера (класса): ветхие здания, не подлежащие восстановлению; здания, требующие капитального ремонта; здания, требующие текущего ремонта; здания, находящиеся в идеальном состоянии.
Таким образом, необходимо разбить исходное множество объектов па классы, содержащие объекты с близкими значениями характеристик.
328

[Back]