نقشه های شناختی فازی؛ رویکردی پیشرفته برای مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکترا،گروه مهندسی کامپیوتر،واحد میبد ،دانشگاه آزاد اسلامی،میبد،ایران.

2 استادیار،گروه مهندسی کامپیوتر،واحد میبد،دانشگاه آزاد اسلامی،میبد،ایران

چکیده

نوشته ی حاضر، بررسی برخی مشکلات مدل‌سازی، بیان ویژگی‌ها و نیز تجزیه و تحلیل سیستم‌های پیچیده‌ی پویا (CDS) با استفاده از نقشه‌های شناختی فازی (FCM) و مطالعه موردی عوامل موثر بطلاق است. تجزیه و تحلیل و کنترل کارآمد CDS مبین آنست که، مشکل کلیدی CDS و تئوری کنترل؛ توسعه روش‌های تحلیل کیفی پویا و رفتار چنین سیستم‌هایی و ساخت الگوریتم‌های کنترل مناسب برای عملکرد موثر آنها است. مشکل آنست که توصیف کیفی بیشتر پارامترهای سیستم‌های پیچیده‌ی پویا، ناچارا منجر به ابهام، پیچیدگی و عدم قطعیت می‌شود، که نقشه‌های شناختی فازی (FCM) زمینه لازم برای تولید دانش جدید بر اساس برنامه های کاربردی سیستم را فراهم نموده و نیاز به رسیدگی به عدم قطعیت ها، ابهامات و نادرستی های مرتبط با مشکلات واقعی CDS را برطرف می کنند. در این مطالعه که بر روی عوامل موثر بر طلاق انجام شده است، ابتدا اصول اولیه FCM به طور خلاصه مطرح شده و سپس الگوریتم NHL برای آموزش مدل FCM و تنظیم وزنها با استفاده از عبارات فازی و تبدیل داده‌های کیفی مورد بحث قرار گرفته که نتایج حاصل می‌تواند نشان‌دهنده موفقیت و پیشرفت بیشتر مدل سازی و کنترل CDSبا استفاده از روش های محاسبات نرم باشد.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Fuzzy Cognitive Map: an Adnanced Approach for Modeling Complex Systems

نویسندگان [English]

  • fariba Eslamiamirabadi 1
  • Kamal Mirzaie 2
1 Ph.D. Student, Department of Computer,Maybod Branch,Islamic Azad University,Maybod,Iran
2 Associate Prof.,Department of Computer,Maybod Branch,Islamic Azad University,Maybod,Iran
چکیده [English]

This article is an investigation of some problems of modeling, expression of characteristics and analysis of Complex Dynamic Systems (CDS) using Fuzzy Cognitive Maps (FCM). Efficient analysis and control of CDS is impossible without a formal model of the system. The key problem of CDS and control theory is to develop methods to qualitatively analyze the dynamics and behavior of such systems and to construct efficient control algorithms for their efficient operation. Most qualitative description of the parameters of complex dynamic systems inevitably leads to ambiguity, complexity and uncertainty. Reasons for using Fuzzy Cognitive Maps (FCM) in CDS modeling are presented. FCMs provide an opportunity to generate new knowledge based on system applications and address the need to address the uncertainties, ambiguities, and inaccuracies associated with real CDS problems. In this study, the basic principles of FCM are briefly presented and then the NHL algorithm for training the FCM model and adjusting these weights. With fuzzy expressions and converting qualitative data into quantitative, a presentation and an example about the factors affecting the phenomenon of divorce were presented. The example results are promising, further development of CDS modeling and control using soft computing methods.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Fuzzy cognitive maps
  • complex dynamic systems
  • modeling
  • nonlinear Hebbian algorithm
  • Factors affecting divorce