Метод валидации графовых моделей на основе алгоритма эффективных управлений
https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-3-58-65
Аннотация
В статье предлагается метод валидации математических моделей, представленных ориентированными взвешенными знаковыми графами, с использованием алгоритма эффективных управлений. Метод рассматривает валидируемую модель с точки зрения спектральных свойств матрицы смежности графа, представленного нечеткой когнитивной картой (НКК). Использование алгоритма эффективных управлений позволяет определить направленность собственного вектора матрицы смежности. Это свойство определяет критерии проверки НКК.
Об авторах
В. С. Васильев
Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета
Россия
Россия
А. Н. Целых
Институт компьютерных технологий и информационной безопасности Южного федерального университета
Россия
Россия
Л. А. Целых
Таганрогский институт имени А.П. Чехова (филиал) Ростовского государственного экономического университета
Россия
Россия
Список литературы
1. Kosko B. Fuzzy cognitive maps // International Journal of Man-Machine Studies. 1986. Vol. 24. Iss. 1. PP. 65-75. DOI:10.1016/S0020-7373(86)80040-2
2. Salmeron J.L., Mansouri T., Moghadam M.R.S., Mardani A. Learning Fuzzy Cognitive Maps with modified asexual reproduction optimisation algorithm // Knowledge-Based Systems. 2019. Vol. 163. PP. 723-735. DOI:10.1016/j.knosys.2018.09.034
3. Konar A., Chakraborty U.K. Reasoning and unsupervised learning in a fuzzy cognitive map // Information Sciences. 2005. Vol. 170. Iss. 2-4. PP. 419-441. DOI:10.1016/j.ins.2004.03.012
4. Hebb D.O. The Organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. London: Psychology Press, 2005. 335 p.
5. Kumbasar T., Eksin İ., Güzelkaya M., Yeşil E. Big Bang Big Crunch Optimization Method Based Fuzzy Model Inversion // Proceedings of the 7th Mexican International Conference on Artificial Intelligence on Advances in Artificial Intelligence (MICAI 2008, Atizapán de Zaragoza, Mexico, 27-31 October 2008). Lecture Notes in Computer Science. Vol. 5317. Berlin, Heidelberg: Springer, 2008. PP. 732-740. DOI:10.1007/978-3-540-88636-5_69
6. Vascak J. Approaches in adaptation of fuzzy cognitive maps for navigation purposes // Proceedings of the 8th International Symposium on Applied Machine Intelligence and Informatics (SAMI, Herlany, Slovakia, 28-30 January 2010). IEEE, 2010. PP. 31-36. DOI:10.1109/SAMI.2010.5423716
7. Papageorgiou E., Stylios C., Groumpos P. Fuzzy Cognitive Map Learning Based on Nonlinear Hebbian Rule // Proceedings of the 16th Australian Conference on Advances in Artificial Intelligence (AI, Perth, Australia, 3-5 December 2003). Lecture Notes in Computer Science. Vol. 2903. Berlin: Springer, Heidelberg, 2003. PP. 256-268. DOI:10.1007/978-3-540-24581-0_22
8. Leu G., Abbass H. A multi-disciplinary review of knowledge acquisition methods: From human to autonomous eliciting agents // Knowledge-Based Systems. 2016. Vol. 105. PP. 1-22. DOI:10.1016/j.knosys.2016.02.012
9. Tselykh A.N., Vasilev V., Tselykh L., Barkovskii S.A. Method Maximizing the Spread of Influence in Directed Signed Weighted Graphs // Advances in Electrical and Electronic Engineering. 2017. Vol. 15. Iss. 2. DOI:10.15598/aeee.v15i2.1950
10. Bertsekas D.P. Constrained Optimization and Lagrange Multiplier Methods. Belmont: Athena Scientific, 1996. PP. 158-297.
11. Tikhonov A., Arsenin V. Solutions of Ill-Posed Problems. New York: Wiley, 1977. 272 p.
12. Banini G.A., Bearman R.A. Application of fuzzy cognitive maps to factors affecting slurry rheology // International Journal of Mineral Processing. 1998. Vol. 52. Iss. 4. PP. 233-244. DOI:10.1016/S0301-7516(97)00071-9
13. Bertsekas D.P. The Method of Multipliers for Equality Constrained Problems // Constrained Optimization and Lagrange Multiplier Methods. New York: Elsevier, 1982. PP. 95-157.
14. Tselykh A., Vasilev V., Tselykh L. Ferreira F.A.F. Influence control method on directed weighted signed graphs with deterministic causality // Annals of Operations Research. 2020. DOI:10.1007/s10479-020-03587-8
15. Tselykh A., Vasilev V., Tselykh L. Assessment of influence productivity in cognitive models // Artificial Intelligence Review. 2020. DOI:10.1007/s10462-020-09823-8
Рецензия
Для цитирования:
Васильев В.С., Целых А.Н., Целых Л.А. Метод валидации графовых моделей на основе алгоритма эффективных управлений. Труды учебных заведений связи. 2020;6(3):58-65. https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-3-58-65
For citation:
Vasiliev V..., Tselykh A..., Tselykh L... Method for Validating Graph Models Based on the Effective Control Algorithm. Proceedings of Telecommunication Universities. 2020;6(3):58-65. (In Russ.) https://doi.org/10.31854/1813-324X-2020-6-3-58-65
Просмотров:
2600
Послать статью по эл. почте 