Ph. D., Associate Professor
канд. техн. наук, доцент
The article discusses the possibility of representing fuzzy knowledge in complex systems by means of tensor methodology. The tensor methodology is considered as a general system theory method used to analyze complex systems. The method is the result of applying the apparatus of tensor algebra in solving problems of the general theory of systems. A fuzzy logic apparatus is used to represent fuzzy knowledge in a complex system. Using the example of building fuzzy sets on a certain domain, a method is proposed for obtaining a tensor from elements of a fuzzy set and a membership function. The results are illustrated by the description of the world of fuzzy objects of a complex system, which includes the representation of objects and the relations between them. The advantages of using tensor methodology to represent fuzzy knowledge in complex systems are noted.
В статье рассмотрена возможность представления нечетких знаний в сложных системах средствами тензорной методологии. Тензорная методология рассматривается как метод общей теории систем, используемый для анализа сложных систем. Метод является результатом применения аппарата тензорной алгебры при решении задач общей теории систем. Для представления нечетких знаний в сложной системе используется аппарат нечеткой логики. На примере построения нечетких множеств на некоторой предметной области предложен способ получения тензора из элементов нечеткого множества и функции принадлежности. Полученные результаты иллюстрируются описанием мира нечетких объектов сложной системы, которое включает в себя представление объектов и отношений между ними. Отмечены преимущества использования тензорной методологии для представления нечетких знаний в сложных системах.