Статья

Рассматривается актуальность разработки методов решения задач классификации и распознавания объектов в условиях неприменимости вероятностно-статистических методов анализа информации. Приводится понятийный аппарат теории нечетких множеств применительно к поставленной задаче. Дано подробное математическое описание разрабатываемой системы, ее модульной структуры и выполняемых задач. Полученные результаты показали, что применение в чистом виде аппарата теории нечетких множеств, в задаче классификации пересекающихся объектов, может приводить к высоким значениям относительной ошибки распознавания. Перспективным видится использование гибридных систем с применение нейросетевой парадигмы.