The 3 references with contexts in paper V. Melehin B., T. Abduragimov T., В. Мелехин Б., Т. Абдурагимов Т. (2016) “РАЗРАБОТКА НЕЧЕТКИХ ДИНАМИЧЕСКИХ СЕМАНТИЧЕСКИХ СЕТЕЙ ДЛЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДИНАМИЧЕСКИХ ПРОБЛЕМНЫХ СРЕД И ОРГАНИЗАЦИИ ВЫВОДА РЕШЕНИЙ // ILL-DEFINED DYNAMIC SEMANTIC NETWORKS FOR MODELING OF THE DYNAMIC PROBLEM-SOLVING AMBIENCES AND ORGANIZATIONS OF THE CONCLUSION OF THE DECISIONS” / spz:neicon:vestnik:y:2015:i:3:p:78-86

1
Берштейн Л.С., Мелехин В.Б., Структура процедурного представления знаний интегрального робота. 1. Расплывчатые семантические сети// Изв. АН СССР. Технич. кибернетика. 1988. No6. -С. 119-124.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3096
    Prefix
    контроля и управления сложными технологическими объектами требуется построение моделей не только для отдельных статических ситуаций проблемной среды (ПС), но и моделей, учитывающих характер динамики изменения параметров процесса на протяжении всего периода функционирования. Однако статические модели представления знаний в виде нечетких семантических сетей (НСС)
    Exact
    [1]
    Suffix
    не позволяют в полной мере эффективно выполнить описание сложных динамических процессов, характеризующихся большим количеством параметров, взаимосвязанных между собой в пространстве и времени (например, динамику поведения объектов с рассредоточенными параметрами).

2
Берштейн Л.С., Мелехин В.Б. Нечеткие динамические семантические сети для представления знаний интеллектуальных систем // Автоматика и телемеханика. 2000. No3. -С.107-110.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3613
    Prefix
    Для построения информационной модели сложных динамических процессов проблемной среды (ПС) предлагается использовать нечеткие динамические семантические сети (НДСС), отличающиеся от известных моделей
    Exact
    [2]
    Suffix
    более точным определением закономерностей изменения параметров проблемной среды. Формально НДСС задаются нечетким мультиграфом G = (V,E,vo), где V= {vi1} ,i1 = 1,n1 - множество вершин, биективно соответствующих различным объектам ПС; E = { ej1} ,j1 =1,m1 - множество ребер, определяемых характером взаимосвязи объектов среды в пространстве и времени; vo - ключевая (выб

3
Мелехин В.Б., Алиев С.Н., Вердиев М.М. Лингвистические функции и особенности их применения в системах управления и принятия решений Научно-технические ведомости СПб ГПУ. Основной выпуск. 2008. No2. -С. 249-254.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=19036
    Prefix
    Величина степени аналогичности пометок ребер вычисляется следующим образом: r(ej1,1,ej2,2) = ( Pi7,1/P*j3  Pi7,2/P*j3), (2) где P*j3 - верхняя граница интервала численных значений качественного выражения сравниваемых выражений;  - операция эквивалентности приведенных значений отношений, которая берется как нечеткая эквивалентность по
    Exact
    [3]
    Suffix
    при следующих значениях параметров: на некотором интервале времени, т.е. определение вложенного равенства; вложенного нечеткого равенства и вложенной аналогичности семантических сетей. Вложенное сравнение сети G1 с сетью G2 осуществляется следующим образом.