Заключение. К вычислению весовых коэффициентов признаков в интеллектуальных динамических системах

Рассмотренные подходы позволяют применить метод определения весовых коэффициентов признаков, основанный на мультимножествах [Янковская и др., 2004a, Янковская и др., 2004b], и учитывающий взаимозависимость признаков, для решения динамических реальных задач большой размерности.

Для случая, когда матрица парных сравнений содержит функции времени в качестве элементов, максимальное собственное число l_max, а также собственный вектор W также будут зависеть от времени, т. е.

A(t) W(t) = l_max(t) W(t).

Известно, что для этого уравнения можно получить аналитическое решение [Саати, 1989], если порядок матрицы A(t) не превышает четырех. Для Данное уравнение решается (в том числе и численными методами) для различных моментов времени t с последующей аппроксимацией полученных точек с целью получения зависимости компонент вектора приоритетов W(t) от времени. Такой подход позволяет снять ограничение на порядок матрицы A(t) и следить за ее согласованностью во времени.

Теорема 1 содержит обоснование подхода, позволяющего существенно сократить количество вычислений при подсчете весовых коэффициентов признаков с мерами относительной важности признака i над признаком j, равными (1.1), учитывающими возможную взаимозависимость входящих в тест признаков.

Теорема 2 содержит условие, гарантирующее применение предложенного подхода в задачах тестового распознавания без существенной погрешности.