\section{Методология}\vspace{1ex}%\noindent
Главные методы, использованные в этой статье и в проекте COMBINE,
следующие:
\begin{enumerate}
\item   Метод анализа иерархий Саати~\cite{saaty:1985}.
%[13].
\item   Объектно-ориентированное проектирование и программирование~\cite{budd:1997}.
%[19].
\item   Генетическое программирование и генетические алгоритмы~\cite{beasley:1993a, beasley:1993b}.
%[20], [21].
\end{enumerate}

Среда  COMBINE --- это компонентно-ориентированная система, базовые компоненты которой (в контексте данного исследования) следующие:
 \begin{enumerate}
\item   Мягкая экспертная система (МЭС), включающая
    \begin{enumerate}
    \item Нечеткую нейронную сеть (ННС),
    \item Нечеткий реляционный сервер данных (НРСД),
    \item Нечеткую систему логического вывода (НСЛВ),
    \item Генетический алгоритм (ГА) для настройки параметров НСЛВ и ННС.
    \end{enumerate}
\item   Процессор анализа иерархий (ПАИ).
\item   Система принятия решений (СПР).
\end{enumerate}

Одна из фундаментальных особенностей системы заключается в том,
что любой опытный эксперт-консультант или аудиторская фирма могут
разрабытывать, публиковать (встраивать) собственную компоненту в 
библиотеку компонент. Все компоненты рассматриваются как ``обернутые'' инструменты (wrapped tools), включаемые в библиотеку исключительно через ее входы и выходы (параметры формальных процедур).
Таким образом, COMBINE --- это расширяемая система, способная к самоорганизации.
Ее основанная на компонентах природа адаптирована к такой ситуации,
в которой множество независимых компонент используется различными
способами  в процедурах экспертной диагностики.
 
Процедура экспертной диагностики реализуется посредством МЭС, которая образует интеллектуальное ядро 
системы, в то время как остальные части представляют собой сервер данных и 
WWW-сервер. Это вызвано тем, что обычно исходные данные, доступные экспертам,
представляют собой четкие, точные временные ряды. Эта входная информация преобразуется
экспертом в нечеткие (качественные) заключения, прогнозы и рекомендации.
Анализ реальных экспертных заключений показывает, что свыше 80 \%
из них это  качественные оценки трендов данных, и только около 20 \%
составляют рекомендации.
Следовательно, рабочая последовательность экспертной диагностики
может быть определена как мягкая экспертная диагностическая процедура,
приведенная в Таблице~1.\\


{
\renewcommand{\arraystretch}{1.85}
\renewcommand{\doublerulesep}{2pt}

\begin{table}
%%%%%%%table#1%%%%%%%%%
\setlength{\arrayrulewidth}{.5pt}
\begin{center}
\begin{tabular}{||>{\PBS\centering\hspace{0pt}}m{1cm}%
|>{\PBS\centering\hspace{0pt}}m{3cm}%
||>{\PBS\centering\hspace{0pt}}m{6cm}%
|>{\PBS\centering\hspace{0pt}}m{3.5cm}||}
\hline
\multicolumn{4}{|c|}{Таблица~1. Мягкая экспертная диагностическая процедура. Проблемы и подходы} \\
\hhline{|t:==:t:==:t|}
 Шаг \# &
 Имя шага &
 Решаемая проблема и\linebreakглавный вопрос шага &
 Математический подход\\
\hhline{|:==::==:|}%
 1 &
 Преобразование из четких временных рядов (ВР) в нечеткие временные ряды (НВР) &
 Фаззификация:  Какие значения должны быть назначены на переменные, выбранные для описания состояния объекта? &
 Теория нечетких интервалов\linebreak \cite{dubois:1980} \\
\hhline{||--||--||}
 2 &
 Оценка динамики состояния объекта &
 Анализ НВР и синтез общей оценки НВР: Каковы лучшие оценки для переменной состояния объекта?&
 Алгебра нечетких интервалов \cite{dubois:1984}. %\linebreak
 Теория нейронных сетей \cite{yarushkina:2000} \\
\hhline{||--||--||}
 3 &
 Обобщение оценок и фактов &
 Формирование экспертного резюме: Каким общим термином можно охарактеризовать объект как целое? &
 Система нечеткого вывода\linebreak  \cite{zadeh:1979}.\linebreak Система принятия решений \cite{sobolewski:2002} \\
\hhline{||--||--||}
 4 &
 Прогнозирование тенденции событий&
 Прогнозирование: Каков прогноз развития? &
 Нейронные сети \cite{gorban:1996}\\
\hhline{||--||--||}
 5 &
 Рекомендации &
 Формирование заключения: Какие рекомендации можно предложить для достижения целевого состояния? &
 Система принятия решений \cite{saaty:1985}\\
\hhline{|b:==:b:==:b|}
\end{tabular}
\end{center}
%%%%%%%table#1%%%%%%%%%
\end{table}
}

\par\textsl{Определение.}\quad  Мягкая экспертная истема - это нечеткая экспертная система, обладающая следующими особенностями:
\begin{enumerate}
\item Для извлечения знаний, МЭС использует статистические данные, интепретируя их как обучающие примеры.
\item МЭС представляет знания в форме лингвистических переменных (или функций принадлежности, ФП), 
          нечетких продукций и обучаемых нейронных сетей. Редукция множества нечетких продукций, настройка ФП и
          базы правил выполняется Генетическим алгоритмом (ГА).
\item МЭС функционирует как система взаимодействующих компонент.
\end{enumerate}

Охарактеризуем главные компоненты разработанной версии 
 COMBINE
и методологию, использованную при их разработке (Рис.~1).


\subsection*{{\bf 3.1\enspace}\it Нечеткая нейронная сеть (ННС)}
\noindent
Нечеткие временные ряды генерируются как ряды лингвистических терминов
 \textsl{Фаззификатор}а (Рис.~1) таких как:
``отлично'', ``хорошо'', ``нормально'', ``плохо'' и так далее.
ННС сопоставляют НВР и понятие нечеткой тенденции, выражающее
тренд потока событий, такое как: ``рост'', ``падение'', ``стабилизация'',
``колебания'' или ``хаос''.

\begin{figure}\label{fig1}
\input{fig1-YAR}
\caption{Интеграция компонент в  COMBINE.}
\end{figure}


\subsection*{{\bf 3.2\enspace}\it Нечеткий реляционный сервер данных (НРСД)}
\noindent
НРСД разработан как множество триггеров и процедур
для сервера данных  Oracle 8i, чтобы хранить функции принадлежности,
лингвистические оценки, рабочие таблицы, содержащие нечеткие данные, четкие 
и нечеткие временные ряды, результаты оценивания и оцененные состояния и тенденции.
Так как Oracle 8i не имеет средств для хранения нечетких данных,
в данном проекте разработан специальный репозитарий для их хранения.

\subsection*{{\bf 3.3\enspace}\it Нечеткая система логического вывода (НСЛВ)}
\noindent
НСЛВ реализована как нейронная сеть,способная обучиться прогнозировать 
поведение НВР и за счет этой способности прогнозировать будущее
состояние объекта. МЭС, комбинирующая традиционный механизм 
вывода по продукциям и обученную нейронную сеть, представляет собой новый 
класс экспертных ситем, отличающийся от \textsl{нейронных экспертных систем}.

\subsection*{{\bf 3.4\enspace}\it Процессор анализа иерархий (ПАИ)}
\noindent
Процесор анализа иерархий выполняет многокритериальный выбор решения
(Рис.~2) использующий критерии
$C_{ij}$, операторы аггрегации $Q_{i}$, функции принадлежности
$\mu(\cdot)$, сравнительные матрицы критериев и переменные
$x_{i}$ представляющие реальные свойства, такие как цены,
размеры и так далее.  Кроме этого, ПАИ вычисляет индекс согласованности,
отношения согласованности, локальные и глобальные векторы приоритетов,
позволяющие эксперту достичь определенного заключения~\cite{saaty:1985}.

Как можно видеть из Рис.~2, иерархия рассматривается как полное дерево
в котором каждый элемент действует на все элементы следующего уровня.

\begin{figure}[h]\label{fig2}
\vspace{0.51cm}
\input{fig2-YAR}
\caption{Иерархия для принятия решений.}
\end{figure}
