Специфика применения математического аппарата нечёткой логики с целью идентификации электронных книжных объектов

В системе книговедения, библиографоведения, библиотековедения проблема исследования электронной книги как книговедческой категории остаётся одной из самых актуальных. Электронные инфообъекты, функционирующие в современной коммуникативной среде, чрезвычайно разнообразны, а механизм определения их принадлежности к системе книги в целом и электронной книги в частности пока не найден. В некоторых научных исследованиях содержится теоретическое обоснование возможности применить с этой целью методы нечёткой логики, однако для решения проблемы этого недостаточно. Необходимо выявить те математические методы, которые можно применить к книжным объектам, и на их базе произвести математическое моделирование. Подобных исследований в книговедческом научном поле пока не проводилось.

В статье на основе результатов теоретического и эмпирического исследований обоснована возможность применения математического аппарата нечёткой логики с целью исследования принадлежности электронных документов к системе электронной книги. Выявлены условия использования этих методов, проведён анализ этапов математического моделирования, приведены примеры практического применения математических методов к электронным объектам, которые показывают возможность и специфику использования аппарата нечёткой логики к книжным объектам.

1. Моргенштерн И. Г. Динамика и статика книги (Стабильность содержания как атрибут книги) // Книга: исследования и материалы. – Москва : Наука, 2002. – Сб. 80. – С. 147–161.

2. Ельников М. П. Феномен книги // Там же. – Москва : Терра, 1995. – Сб. 71. – С. 55–68.

3. Динер Е. В. Теоретико-методологические подходы к обоснованию электронной книги как книговедческой категории : дис. … д-ра пед. наук. – Москва, 2016. – 451 с.

4. Теоретико-методологические основы электронной книги как категории книговедения : моногр. – Киров : Изд-во ВятГУ, 2016. – 189 с.

5. Динер Е. В. Электронная книга как категория книговедения. – Киров : Изд-во ВятГУ, 2017. – 245 с.

6. Столяров Ю. Н. Документология. – Орёл : Горизонт, 2013. – 370 с.

7. Швецова-Водка Г. Н. Документ в свете ноокоммуникологии : науч.-практ. пособие. – Москва : Литера, 2010. – 384 с.

8. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. – Москва : МИР, 1976. – 167 c.

9. Штовба С. Д. Введение в теорию нечётких множеств и нечёткую логику // Matlab&Toolboxes : сайт. – Режим доступа: http://matlab.exponenta.ru. (дата обращения: 04.04.2013).

10. Вершинин М. И. Применение нечёткой логики в гуманитарных исследованиях // Библиосфера. – 2007. – № 4. – С. 43–47.

11. Ротштейн А. П., Штовба С. Д. Проектирование нечётких баз знаний : лаборатор. практикум и курсовое проектирование. – Винница, 1999. – 65 с.

12. Конышева Л. К., Назаров Д. М. Основы теории нечётких множеств : учеб. пособие. – Санкт-Петербург : Питер, 2011. – 192 с.

13. Чванова С. М. Проблемы использования экспертных систем в образовании // Вестн. ТГУ. – 2013. – № 3. – С. 39–47.

14. Самигулина Г. А. Интеллектуальная экспертная система дистанционного обучения на основе искусственных иммунных систем // Информ. технологии моделирования и управления. – 2007. – Вып. 9 (43). – С. 1019–1024.

15. Самойло И. В., Жуков Д. О. Информационные технологии в обеспечении нового качества высшего образования // Информ. технологии в обеспечении нового качества высш. образования : тр. Всерос. науч.-практ. конф. с междунар. участием (14–15 апреля 2010 г., Москва). – Москва, 2010. – С. 89–95.

16. Казаченко Е. В., Фонотов А. М. Структура экспертной системы проверки знаний по результатам тестирования. – Режим доступа: http://www.masters.donntu.edu.ua/2010/fknt/kazachenko/library/article_kazach.pdf (дата обращения: 20.03.2018).

17. Жуковин В. Е. Об одном подходе к задачам принятия решений с позиции теории нечётких множеств // Методы принятия решений в условиях неопределенности. – 1980. – С. 12–16.

18. Большая советская энциклопедия / гл. ред. А. М. Прохоров. – 3-е изд. – Москва : Сов. энцикл., 1978. – Т. 11. – 608 с.

19. Кондаков Н. И. Логический словарь-справочник. – 2-е изд. доп. и перераб. – Москва : Наука, 1975. – 721 с.

20. Матковская М. О. Исследование алгоритмов нечёткого вывода в моделях принятия решений // Изв. ЮФУ. Техн. науки. – 2009. – № 3. – С. 240–248.

21. Mamdani E. H. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller / E. H. Mamdani // International Journal of Man-Machine Studies. – 1975. – Т. 7. – С. 1–13.

22. Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечёткие множества, нейронные сети, генетические алгоритмы. – Винница : Універсум-Вінниця, 1999. – 295 c.

23. Saaty T. L. Measuring the Fuzziness of Sets // Journal of Cybernetics. – 1974. – Т. 4 – № 4. – С. 53–61.

24. Saaty T. L. A scaling method for priorities in hierarchical structures // Journal of Mathematical Psychology. – 1977. – Vol. 15 (3). – Р. 234–281.

25. Sanchez E. Inverses of fuzzy relations. Application to possibility distribution and medical diagnosis // Fuzzy Sets and Systems. – 1979. – Т. 2 – С. 75–86.

26. Tanaka K. Fuzzy programs and their execution // Fuzzy Sets and Their Applications to Cognitive and Decision Processes. – 1975. – С. 41–76.

27. Пивкин В. Я. Нечёткие множества в системах управления : метод. пособие. – Новосибирск : Изд-во НГУ, 1997. – 42 c.

28. Леоненков А. В. Нечёткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. – Санкт-Петербург : БХВ Петербург, 2005. – 736 c.