|
При количестве элементов мониторинга q < 3 возможна визуализация результатов кластеризации. Объединение подкомплексов в один пакет программ осуществлено с помощью функции ExitPAP.m, которая реализует альтернативу выбора того или иного подкомплекса или завершения работы с ППП (рисунок 4.1). Рисунок 4.2 Главное окно пакета прикладных программ «Кластеризации технического состояния зданий и сооружений в условиях неопределенности» Для начала работы с ППП следует запустить на выполнение файл MaiiLtn. При этом на экране появится главное окно приложения с заголовком «КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ТЕХНИЧЕСКОГО СОСТОЯНИЯ ЗДАНИЙ И СООРУЖЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ» (рисунок 4.2). С помощью ППП можно решить следующие задачи: задачу кластеризации технического состояния зданий и сооружений с использованием методов кластеризации на основе нечетких множеств первого тала (кнопка «МЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКИХ МНОЖЕСТВ ПЕРВОГО ТИПА», функция CIusteringTlFS.т); задачу кластеризации технического состояния зданий и сооружений с использованием методов кластеризации на основе интервальных нечетких множеств второго типа (кнопка «М ЕТОДЫ КЛАСТЕРИЗАЦИИ НА ОС213 |
щего кластеры существенно разной плотности или существенно разного объема, с:минимальными временными затратами. 7. Показатели качества кластеризации, позволяющие получить .адекватные: результаты. кластеризации множества объектов, содержащего кластеры гиперсферической или гиперэллипсоидной формы,, с. использованием методов кластеризации наоснове интервальных нечетких, множеств второго' типа. 8. Результаты решения ряда актуальных, прикладных задач поддержки принятия.решенийв условиях неопределенности с. использованием разработанных.методов, моделей и алгоритмов. Апробация' работы. Основные научные положения диссертационной работы докладывались и обсуждались на следующих научных конференциях: 11-й Всероссийской, межвузовской научно-технической конференции студентов, и аспирантов «Микроэлектроника и информатика» (Москва, 20°4); . .. ' ' VIII-Международной научно-практической: конференции «Системный анализ вироекгировании и управлении» (Санкт-Петербург, 2004); 7-й Всероссийской с международным участием научной конференции молодых ученых и. аспирантов: «Новые информационные технологии. Разработка и аспекты применения» (Таганрог, 2004);. 11-й Международной научногтехиической конференции студентов и аспирантов «Радиоэлектроника, электротехника и энергетика» (Москва, 2005); Международном форуме по проблемам науки, техники и образования (Москва, 2005); 1-й Всероссийской конференции изыскательских организаций «Перспективы развития инженерных изысканий в строительстве в Российской Федерации» (Москва, 2006); 33-й Всероссийской научно-технической конференции «Сети, системы связи й телекоммуникации. Деятельность ВУЗа, при переходе па Феде40 чение адекватных результатов кластеризации множества объектов, содержащего кластеры подобной плотности и подобного объема, с минимальными временными затратами. 7. Разработаны методы кластеризации объектов с использованием модификаций алгоритма нечетких с-средних на основе интервальных нечетких множеств второго типа и генетических алгоритмов, позволяющие учесть свойства кластерной типичности и кластерной относительности и обеспечивающие получение адекватных результатов кластеризации множества объектов, содержащего кластеры существенно разной плотности или существенно разного объема, с минимальными временными затратами. 8. Разработаны показатели качества кластеризации, позволяющие получить адекватные результаты кластеризации множества объектов, содержащего кластеры гиперсферической или гиперэллипсоидной формы, с использованием методов кластеризации на основе интервальных нечетких множеств второго типа. 9. Разработаны пакеты прикладных программ, реализующие предлагаемые методы, модели и алгоритмы поддержки принятия решений в условиях неопределенности, и решен ряд актуальных прикладных задач: задача прогнозирования процессов с преобладающей детерминированной составляющей, представленных временными рядами с короткой длиной актуальной части, в условиях отсутствия априорной информации о вероятностных характеристиках процесса; задача принятия инвестиционных решений на основе многокритериального упорядочения, классификации и кластеризации инвестиционных проектов при ярко выраженном наличии несовпадающих, в том числе противоречивых, оценок экспертов; задача диагностики состояния городских инженерных коммуникаций и принятия решений в штатных н аварийных ситуациях при необходимости учёта территориальной распределенности объектов; 461 |