УДК 5177
DOI: 10.36871/2618-9976.2025.08.003
Авторы
Александр Петрович Черняев,
Московский физикотехнический институт, Долгопрудный, Россия
Ирина Владимировна Сухорукова,
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва, Россия
Алла Юрьевна Меерсон,
Российский экономический университет имени Г.В. Плеханова, Москва, Россия
Аннотация
В настоящее время актуальность представленной работы обусловлена тем, что невозможно отрицать состоятельность теории нечётких множеств и нечёткой логики как инструмента информатики почти во всех сферах человеческой деятельности. Более того, если на одну чашу весов положить все приложения чистой математики в прикладных науках, а на другую – приложения нечёткой математики, то вторая чаша перевесит. В настоящей статье представлены приложения в технике, медицине, экономике и т.д. Проникает нечёткая математика и в Big Data, несмотря на то, что материалы Big Data не находятся в открытом доступе. Настоящее научное исследование посвящено применению теории нечётких множеств и нечёткой логики в качестве унифицированного инструментария для создания систем искусственного интеллекта в политике. Нечёткие множества и нечёткая логика с самого начала проникли в искусственный интеллект, а также в Big Data, а именно – в Data Mining нечёткими деревьями и проблемами информационной безопасности. В зачаточном состоянии находится проникновение нечёткой математики в Map Reduce на основании проблемы кластеризации. Проникают нечёткие множества и нечёткая логика через Big Data и в политику, в национальные вопросы, в вопросы борьбы со взломами в банковской системе, в систему безопасности и выборы. Практическая значимость представленного исследования определяется универсальностью основ нечёткой логики для построения архитектуры информационной системы. Способность имплементировать информационные технологии больших данных в энергетику, искусственный интеллект, политику и другие аспекты общественного прогресса полностью определяет конструктивность этого массива.
Ключевые слова
нечёткое множество
нечёткая логика
Big Data
Data Mining
Map Reduce