Модель интеллектуальной системы, основанной на нечеткой логике, в задачах оценки деятельности высшего учебного заведения

А. М. Бозиева, Ф. Х. Дзамихова

---

Аннотация. В данной статье проведен анализ источников по вопросу применения интеллектуальных информационных систем для проведения самообследования высшего учебного заведения. Разработана методика оценки деятельности вуза с выделением необходимых групп и подгрупп критериев для оценки. Получена формализованная модель изучаемой предметной области в рамках
методов нечеткой логики.

Ключевые слова: интеллектуальная система, нечеткая логика, оценка деятельности, принятие решений, нечеткое моделирование, нечеткая информация

Для цитирования. Бозиева А. М., Дзамихова Ф. Х. Модель интеллектуальной системы, основанной на нечеткой логике, в задачах оценки деятельности высшего учебного заведения // Известия Кабардино-Балкарского научного центра РАН. 2023. № 1(111). С. 11–17. DOI: 10.35330/1991-6639-2023-1-111-11-17

Информация об авторах

Бозиева Асият Мухтаровна, аспирант, Научно-образовательный центр Кабардино-Балкарского научного центра РАН;
360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2;
bozieva.asya@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-1124-2289
Дзамихова Фатимат Хасеновна, аспирант, Научно-образовательный центр Кабардино-Балкарского научного центра РАН;
360010, Россия, г. Нальчик, ул. Балкарова, 2;
taft80@mail.ru, ORCID: https://orcid.org/0000-0002-5977-4479

Список литературы

1. Баженова Р. И., Лопатин Д. К. О применении современных технологий в разработке интеллектуальных систем // Журнал научных публикаций аспирантов и докторантов. 2014. № 3(93). С. 263–264.
2. Zadeh L.A. Probability measures of fuzzy events // Journal of Mathematical Analysis and Applications. 1968. Vol. 23. No. 2. Pp. 421–427. DOI: 10.1016/0022-247X(68)90078-4.
3. Кофман Л. Введение в теорию нечетких множеств. Москва: Радио и связь, 1982. 432 с.
4. Макаров И. М. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления. Москва: Наука, 2006. 333 с.
5. Орлов А. И. Теория принятия решений. Москва: Экзамен, 2005. 656 с.
6. Малышев Н. Г. Нечеткие модели для экспертных систем в САПР. Москва: Энергоатомиздат, 1991. 136 с.
7. Эдгулова Е. К., Тхабисимова М. М., Бозиева А. М. Особенности построения баз знаний в интеллектуальных системах // Информационные технологии в экологии, образовании и бизнесе: материалы конференции. Нальчик: КБГУ, 2021. С. 168–174.
8. Edgulova E.K., Lamerdonov Z.G., Khashirova T.Y., Moskalenko L.A., Denisenko V.A. Algorithm parallelizing for classifying the complex systems // 2018 IEEE International Conference «Quality Management, Transport and Information Security, Information Technologies» (IT&QM&IS). St. Petersburg, Russia, 2018. Pp. 620–622. DOI: 10.1109/ITMQIS.2018.8524982.
9. Маркарян А. О., Хараберюш И. Ф. Интеллектуальные системы в сфере образования: история и перспективы // Studia Humanitatis. 2018. № 4. Ст. 9. EDN: YUCZIL.