Zastosowanie systemów rozmytych w zarządzaniu

• Autorzy: Maciej Wasiak

Warianty tytułu

Applications of Fuzzy Systems in Management

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W niniejszym artykule skupiamy się na jednym ze sposobów modelowania systemów ekspertowych - logice rozmytej. Metoda ta łączy zalety konwencjonalnych systemów regułowych oraz sieci neuronowych, dodając do tego pewne pozytywne cechy charakterystyczne tylko dla niej. Przedstawiamy możliwe zastosowania logiki rozmytej oraz omawiamy w ogromnym skrócie sposób budowy systemów rozmytych. Nie jest celem artykułu polemika na temat, która z metod jest lepsza - odpowiedź aa to pytanie jest uzależniona od podejmowanego probierni! oraz od przyjętych kryteriów - tak to zazwyczaj bywa. Pewne porównania będą siłą rzeczy wartościowały różne metody sztucznej inteligencji, jednakże jedynie w obrębie wybranych kryteriów. (fragment tekstu)

EN

In the article, advantages and disadvantages of fuzzy logic for building decision support systems for management are described. To illustrate the usefulness of this AI tool, some interesting applications of fuzzy systems in business and management are presented e.g. automatic fraud detection, building media plans or detecting illegal manipulation of a stock-exchange. Finally, very briefly the way of building fuzzy decision support system is described with some comparisons to other Ai techniques. (original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Systemy rozmyte; Zbiory rozmyte; Logika rozmyta; Ekonomia; Zarządzanie; Wykrywanie oszustw

EN

Fuzzy systems; Fuzzy sets; Fuzzy logic; Economics; Management; Fraud detection

• Czasopismo: Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Ekonometria
• Rocznik: 2001
• Tom: 8
• Numer: nr 915 Zastosowania metod ilościowych
• Strony: 241-257

Twórcy

autor

Maciej Wasiak

Bibliografia

• Bole L., Borodziewicz W., Wójcik M.: Podstawy przetwarzania informacji niepewnej i niepełnej. Warszawa: PWN 1991.
• Cen Shu-Jen, Hwang Chin-Lai: Fuzzy Multiple Attribute Decision Making. Springer-Verlag Germany 1992.
• Gupta M.M., Yamakawa T.: Fuzzy Logic in Knowledge-Based Systems, Decision and Control. Amsterdam: North-Holland/Else vier Science Publishers B.V. 1988.
• Piegat A.: Modelowanie i sterowanie rozmyte. Warszawa: Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT 1999.
• Ziemba E.: Weryfikacja modeli i bazy wiedzy w systemie wspomagania zarządzania ryzykiem kredytowym. Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej nr 850. Wrocław: Wyd. AE 2000.
• Kacprzyk J.: Zbiory rozmyte w analizie systemowej. Warszawa: PWN 1986.
• Choralas D.N.: Financial Models and Simulation. London: 1995.
• Rutkowska D., Piliński M., Rutkowski L.: Sieci neuronowe, algorytmy genetyczne i systemy rozmyte. Warszawa: PWN 1997.
• Fuzzy Application Library: Quality Control. http://www.fuzzytech.com/e/e_ft4s3.html
• Nauck D., Kruse R.: Haw the Learning of Rule Weights Affects the Interpretability of Fuzzy Systems. IEEE International Conference on Fuzzy Systems 1998. Anchorage, AK, s. 1235-1240.
• Fuzzy Application Library: Evaluating Slots for TV Commercials, http://www.fuzzytech.eom/e/e_ft4bbi0.html.
• Fuzzy Application Library: Fraud Detection, http://www.fazzytech.eom/e/e_ft4bf5.html.