Представлена информационно-аналитическая система (ИАС) для высокоскоростной сегментации изображений в градациях серого, основанной на модифицированном методе дефаззификации с использованием треугольных функций принадлежности. Цель исследования заключается в анализе влияния упрощения формулы дефаззификации на точность и контрастность выделения объектов. Предложенный подход включает адаптивное обучение весового коэффициента, позволяющее динамически корректировать процесс дефаззификации в зависимости от целевых значений. Проведено сравнение базового метода усреднения значений принадлежности и модифицированного варианта с учетом нелинейных весов. Эксперименты, проведенные на изображениях формата 1024x720, продемонстрировали, что разработанная ИАС обеспечивает высокую точность сегментации и улучшенную контрастность объектов при минимальных вычислительных затратах. Результаты подтверждают превосходство предложенного метода над традиционными подходами, подчеркивая перспективы применения искусственного интеллекта в задачах компьютерного зрения.

Статья посвящена разработке экспертной системы для диагностики пневмонии. Эта система основана на нечеткой логике и реализована с использованием алгоритма Мамдани. Рассмотрены основные этапы разработки системы, включая фаззификацию входных данных, определение нечетких правил на основе медицинских экспертных знаний, агрегирование нечетких выводов и их дефаззификацию для получения окончательного диагностического результата. Веб-интерфейс системы реализован с использованием фреймворка Django, что обеспечивает удобство взаимодействия для пользователей. Применение медицинской экспертной системы для диагностики пневмонии может сократить время, необходимое для установления диагноза, и улучшить качество диагностики за счет интеграции опыта медицинских экспертов и современных информационных технологий.

Предложен нечеткий регулятор вычисления параметров скользящего окна для подготовки обучающих данных больших языковых моделей. Традиционный подход задает параметры «шаг окна» и «длина контекста» фиксированными константами, одинаковыми для всего текста, и не учитывает такие лингвистические характеристики отдельных фрагментов, как насыщенный научный текст и монотонный повторяющийся текст. Предлагаемый метод использует два автоматически вычисляемых признака фрагмента – лексическое разнообразие и среднюю длину BPE-токена. На основе алгоритма Мамдани с базой из 9 нечетко-логических правил и дефаззификацией методом центра тяжести нечеткий регулятор адаптивно вычисляет значения параметров «шаг окна» и «длина контекста» для каждого фрагмента. Предложенный подход имеет когнитивную интерпретацию, поскольку воспроизводит механизм адаптивного внимания человека при чтении, например, сложные фрагменты обрабатываются более внимательно при малом размере шага.