Метод редукции ошибок нечетких решений в продукционных моделях знаний

В работе предлагается метод автоматизированной коррекции нечетких решений продукционной системы вывода, обеспечивающий адаптацию решения к заданным частным решениям с одновременным сохранением первоначального семантического содержания лингвистических переменных и правил базы знаний. Снижение погрешности решения достигается путем модификации алгоритма нечеткого вывода Сугено в сочетании с обобщением базисных функций системы Фабера-Шаудера на многомерный случай. Разработанная модификация метода нечеткого вывода применена к фрагменту базы знаний интерактивного тренажера самолета, обеспечивающего выполнение атакующего маневра "Верхний Йо-Йо" (High Yo-Yo). Применение разработанного метода коррекции нечеткого решения позволило повысить качество выполнения маневра и сохранить смысловое содержание лингвистических переменных, используемых для описания правил воздействия на органы управления самолета при выполнении маневра. Сохранение семантики базы знаний при использовании разработанного метода позволяет человеку эффективно участвовать в принятии решения в системах человек-машина, построенных с использованием преимуществ математического аппарата нечеткой логики.