Архів номерів

2017 15 16 17 18    
2016 9 10 11 12 13 14
2015 3 4 5 6 7 8
2014 1 2        

Пошук

 

банер 1

 

unnamed

 

images

 

banner c111

 

logo-1 

Аль Ширафi Мохаммед Авад. Модель прогнозування розгортання кризи медичної галузі на основі нечіткої логіки

АНОТАЦІЯ
У статті підкреслено необхідність розробки моделі прогнозування розгортання кризи медичної галузі на основі нечіткої логіки. Виділено наступні вхідні лінгвістичні змінні: інноваційний потенціал, фінансовий потенціал, ресурсний потенціал, професійно-кваліфікаційний потенціал, інформаційний потенціал, період прогнозування. Сформульовано базу правил системи нечіткого виводу. Візуалізацію результатів моделювання представлено поверхнею нечіткого виводу для вхідних лінгвістичних змінних. Впровадження розробленої моделі оцінки і прогнозування стану медичної галузі повинно забезпечити адекватне управління системою охорони здоров’я.

Ключові слова: модель, прогнозування, медична галузь, нечітка логіка, терм-множина.

АННОТАЦИЯ
В статье подчеркнута необходимость разработки модели прогнозирования кризисного состояния медицинской отрасли на основе нечеткой логики. Выделены следующие входные лингвистические переменные: инновационный потенциал, финансовый потенциал, ресурсный потенциал, профессионально-квалификационный потенциал, информационный потенциал, период прогнозирования. Сформулирована база правил системы нечеткого вывода. Визуализация результатов моделирования представлена поверхностью нечеткого вывода для входных лингвистических переменных. Внедрение разработанной модели оценки и прогнозирования состояния медицинской отрасли должно обеспечить адекватное управление системой здравоохранения.

Ключевые слова: модель, прогнозирование, медицинская отрасль, нечеткая логика, терм-множество.

ANNOTATION
The article underlines the need to develop forecasting models of the unfolding crisis in the healthcare industry based on fuzzy logic. Dedicated input linguistic variables: innovation potential, financial potential, resource potential, professional-qualification potential, informational potential, the forecasting period. Formulated the rule base of fuzzy inference system. Visualization of the simulation results presented surface of the fuzzy inference for the input linguistic variables. Implementation of developed models for assessing and forecasting the state of the healthcare industry should ensure adequate management of the health system.

Keywords: model, prediction, medical industry, fuzzy logic, term set.

Завантажити статтю (pdf)