Нечёткая модель оценки проекта на получение гранта
Введение
Социальный проект является одним из самых эффективных видов и способов развития современного общества, который представляет собой определенную цепочку мероприятий, акций, после осуществления которой достигается решение задач, значимых для общества. Неравнодушие к проблемам, с которыми ежедневно сталкиваются люди, меняет жизнь к лучшему и формирует новую систему ценностей.
Социальные проекты широко поддерживаются государством, общественными деятелями, бизнесменами и обществом в целом. Одной из известнейших мер поддержки социально-значимых проектов является предоставление гранта на реализацию проекта.
Фонд президентских грантов является единым оператором государственной поддержки некоммерческих неправительственных организаций в Российской Федерации с 3 апреля 2017 года. Фонд на конкурсной основе выделяет гранты Президента Российской Федерации на реализацию социально значимых проектов некоммерческих неправительственных организаций и способствует развитию сектора таких орган
CОДЕРЖАНИЕ
Введение 3
1 Теоретические аспекты нечеткого моделирования оценки проекта на получение гранта 5
1.1 Описание требований к грантовым проектам по охране здоровья граждан и пропаганде здорового образа жизни 5
1.1 Основные понятия теории нечетких множеств и нечеткой логики 9
1.2 Интеллектуальное моделирование: нейронные сети 13
2 Практические аспекты построения нечёткой модели оценки проекта на получение гранта в среде fuzzyTECH 17
2.1 Определение и описание переменных модели оценки проекта на получение гранта 17
2.2 Реализация модели нечеткого вывода оценки проекта на получение гранта в fuzzyTECH 21
2.3 Анализ результатов решения задачи нечеткого вывода об оценке проекта на получение гранта 33
Заключение 37
Список использованных источников 38
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
1. Bourlard H., Kamp Y. Auto-association by multilayer perceptrons and singular value decomposition / Biological cybernetics. – 1988. – № 59.4-5. – Pp. 291-294.
2. fuzzyTECH // разработчик: INFORM. – URL : https://www.fuzzytech.com/ (дата обращения: 12.12.2022).
3. Боршигов К. Автоэнкодеры: типы архитектур и применение / К. Боршигов // Neurohive. – 2018. – URL : https://neurohive.io/ru/osnovy-data-science/avtojenkoder-tipy-arhitektur-i-primenenie/ (дата обращения: 12.12.2022).
4. Галанов А. Э. Нейронные сети и нейронные технологии / А. Э. Галанов, Г. П. Селюкова // Актуальные вопросы науки и хозяйства: новые вызовы и решения : материалы LIII Международной студенческой научно-практической конференции (Тюмень, 29 марта 2019 г.). – Тюмень, 2019. – с. 399-405. – URL : https://www.elibrary.ru/item.asp?id=38585520 (дата обращения: 12.12.2022).
5. Данилов В. #1 Нейронные сети для начинающих. Решение задачи классификации Ирисов Фишера / RUVDS.com. – 2022. – URL : https://habr.com/ru/company/ruvds/blog/679988/ (дата обращения: 12.12.2022).
6. Лисицына Л. С. Основы теории нечетких множеств: учебно-методическое пособие / Л. С. Лисицына. – Санкт-Петербург : Университет ИТМО, 2020. - 74 с.
7. Лысцов Н. А. Нейронные сети: применение и перспективы / Н. А. Лысцов, А. И. Мартышкин // Научное обозрение. Педагогические науки. – 2019. – № 3-2. – с. 35-38. – URL : https://science-pedagogy.ru/ru/article/view?id=1951 (дата обращения: 12.12.
Объединение. A∪В – наименьшее нечеткое подмножество, включающее как А, так и В, с функцией принадлежности: MFА∪В(x) = max (MFА(x), MFB(x)).
Разность А-В с функцией принадлежности: MFА-В(x) = min (MFА(x), 1-MFB(x)).
Для описания нечетких множеств вводятся понятия нечеткой и лингвистической переменных.
Лингвистические переменные позволяют адекватно отразить приблизительное словесное описание предметов и явлений в том случае, когда точное детерминированное описание отсутствует.
Совокупность значений лингвистической переменной составляет терм-множество этой переменной. Например, терм-множество лингвистической переменной «температура» можно записать так: (температура) = {очень низкая, низкая, средняя, высокая, очень высокая}.
При этом такое, например, лингвистическое значение как «высокая», можно интерпретировать как названи