Естественные и технические науки, № 6, 2013 Серов В.В., доктор технических наук, профессор Захаров А.В., старший преподаватель (Московский государственный университет технологий и управления имени К.Г. Разумовского) МЕТОДЫ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ ИСЧИСЛЕНИЯ НЕЧЕТКИХ ПРЕДИКАТОВ Разработаны методы формализации нечетких знаний и принятия решений на базе предложенной авторами теории исчисления нечетких предикатов и процедур обработки экспертной информации. <...> Проведено исследование теоретических методов решения задач качественного характера в условиях использования нечеткой информации с оценкой истинности результатов для различных методов построения функций принадлежности нечетких множеств. <...> METHODS OF CREATION OF SYSTEMS OF ACCEPTANCE SOLUTIONS ON THE BASIS OF INDISTINCT PREDICATE Developed methods of formalization of indistinct knowledge and decision-making on the basis proposed by the authors of the theory of the calculus of fuzzy predicates and procedures for processing expert information. <...> Conducted a study of the theoretical methods of solving problems in the quality of public character in the conditions of the use of fuzzy information with the assessment of the validity of the results of different methods for constructing functions belong to the accessories of fuzzy sets. <...> Авторами разработан метод представления нечетких знаний и решения качественных задач – исчисление нечетких предикатов, объединяющий дедуктивные возможности исчисления предикатов и описательные средства теории нечетких множеств [1,2] и введено понятие нечеткого предиката как функции, определенной на нечетких переменных, область значений которой составляют утверждения, истинность которых оценивается величинами из отрезка (0,1). <...> Как и в классической логике, знания рассматриваются как системы аксиом, а задачи представляются утверждениями (теоремами), которые необходимо доказать или опровергнуть. <...> Однако процедуры, которые применяются при решении, такие как подстановка и резольвирование, с одной стороны резко усложняются из-за введения для описания знаний функций принадлежности нечетких множеств, а с другой – дают возможность оценить истинность получаемых <...>