Downloads provided by UsageCounts
В работе предметом исследования является нечёткая логика как инструмент для решения задач и улучшение традиционной булевой логики. В ходе сравнения нечёткой логики и бинарной были выделены основные преимущества и возможные примеры использования нечёткой логики в реальных примерах. Рассмотрена каждая стадия процесса использования нечёткой логики для определения количества чаевых в заведении на основании качества еды, сервиса и общей атмосферы с примерами реализации решения на языке Python с использованием модуля skfuzzy. Основываясь на трёх нечётких показателях в виде качества еды, качества сервиса и атмосферы заведения, было получено численное значение процента чаевых.
нечёткая логика, булева логика, искусственный интеллект, фаззификация, дефаззификация, Python, skfuzzy.
нечёткая логика, булева логика, искусственный интеллект, фаззификация, дефаззификация, Python, skfuzzy.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
| views | 2 | |
| downloads | 5 |

Views provided by UsageCounts
Downloads provided by UsageCounts