Методы, алгоритмы и модели базовых модулей статистического и нечеткого моделирования сложных систем

СОДЕРЖАНИЕ
Содержание
Список используемых сокращений
Введение
1. Анализ методов моделирования сложных систем.
1.1. Методы математического моделирования сложных систем.
1.2. Методы статистического моделирования базовые модули.
1.2.1. Основные базовые модули ССМ.
1.3. Интеллектуальные методы в задачах моделирования сложных систем
1.4. Сравнительный анализ систем статистического и нечеткого моделирования
1.5. Выводы и задачи исследований
2. Методы подготовки исходных данных в системах статистического и нечеткого моделирования
2.1. Методы подготовки исходных данных в ССМ.
2.1.1. Основные задачи.
2.1.2. Моделирование случайных последовательностей с произвольным законом распределения
2.2. Методы подготовки исходных данных в системах нечеткого моделирования
2.2.1. Метод генерации нечетких случайных чисел с равномерным законом распределения
2.2.2. Генерация нечетких случайных чисел с нормальным законом распределения
2.2.3. Генерация нечетких случайных чисел с произвольным законом распределения
2.3. Методы представления нечеткой исходной информации в системах нечеткого моделирования
2.3.1. Актуализация использования нечетких отображений.
2.3.2. Нечеткие функции и задача аппроксимации.
2.3.3. Основные понятия классической теории приближений
2.3.4 Нечеткая аппроксимации.
2.3.5. Метод нечеткой функциональной аппроксимации.
2.4. Анализ функциональных блоков систем статистического, нечеткого и лингвистического моделирования.
2.5. Выводы
3. Методы тестирования исходной информации в четких и нечетких системах моделирования
3.1. Методы тестирования равномерно распределенных случайных чисел в системах статистического моделирования.
3.1.1. Критерии согласия.
3.1.2. Тестирование равномерно распределенных последовательностей
3.2. Методы тестирования случайных чисел в системах нечеткого
моделирования.
3.2.1. Проверка соответствия сгенерированных нечетких чисел
заданному закону распределения.
3.2.2.Исследование влияния степени размытости исходной информации на вид закона распределения
3.3. Выводы.
4. Комплекс программного обеспечения базовых модулей для статистического и нечеткого моделирования
4.1. Инструментальные средства моделирования систем.
4.2. Реализация библиотеки классов для представления нечеткой
информации
4.2.1. Разработка структуры классов в пакете i .
4.2.2. Реализация структуры классов на Vi
4.3. Система нечеткого моделирования для решения задач повышения
нефтедобычи.
4.4. Реализация нечеткого метода выделения контуров изображений
4.5. Решение задачи генерирования размытых контуров.
4.6. Выводы.
Заключение.
Литература