Розробка нечіткої системи підтримки прийняття рішень для
Download
Report
Transcript Розробка нечіткої системи підтримки прийняття рішень для
Міністерство освіти і науки України
Вінницький національний технічний університет
Інститут інформаційних технологій та комп’ютерної інженерії
КУРСОВИЙ ПРОЕКТ
з «Системи прийняття рішень з нечіткою логікою»
“Розробка нечіткої системи підтримки прийняття
рішень для оцінювання рівня кредитоспроможності
клієнта банку”
Титко М. В. ст. гр. 1КН-13м,
Керівник: професор кафедри комп’ютерних наук,
доцент, к.т.н. Месюра В.І.
м. Вінниця - 2014
Об’єктом
дослідження є процес створення нечітких систем
прийняття рішень для оцінювання рівня кредитоспроможності клієнта
банку.
Предметом
дослідження в даному курсовому проекті є методика
застосування нечітких систем щодо прийняття рішень для оцінювання
рівня кредитоспроможності клієнта банку.
Метою
дослідження в даному курсовому проекті є покращення
характеристик системи підтримки прийняття рішень для оцінювання
рівня кредитоспроможності клієнта банку, зокрема характеристики
існуючих методів розв’язання поставленої проблеми, а також
пропонується вдосконалення математичної моделі на основі
нечітких множин та підвищення рівня (достовірності) вірогідності
вихідного результату.
СТРУКТУРА СИСТЕМИ НЕЧІТКОГО ЛОГІЧНОГО ВИВЕДЕННЯ
Характеристика параметрів нечіткої системи
Параметр
вік
Терм-множина
Символьне представлення
(відповідно)
Т1={"молодий", "середній", "старший", "старший+", "похилий"}
Т1={A, B, C, D, E}
Т2={"чоловіча", "жіноча"}
Т2={A, B}
сімейний стан
Т3={"неодружений/незаміжня", "одружений/незаміжня"}
Т3={A, B}
освіта клієнта
Т4={"неповна середня", "середня", "неповна вища", "вища"}
Т4={A, B, C, D}
Т5={"має", "не має"}
Т5={A, B}
стать
наявність офіційного працевлаштування
розмір середньомісячного доходу особи Т6={"малий", "середній", "високий"}
Т6={A, B, C}
Т7={"немає", "є"}
Т7={A, B}
Т8={"повернув(ла) позику", "несвоєчасно повернув(ла)", "не
повернув(ла) позику"}
Т8={A, B, С}
Т9={"мала", "середня", "велика"}
Т9={A, B, С}
наявність приватної нерухомості
Т10={"є", "немає"}
Т10={A, B}
стан фізичного здоров’я клієнта
Т11={"хворію часто", "хворію інколи", "не хворію"}
Т11={A, B, C}
Т12={"малий", "середній", "високий"}
Т12={A, B, C}
Твих.={"низький рівень", "середній рівень", "високий рівень"}
Твих.={A, B, C}
наявність соціального страхування
наявність боргових зобов’язань
кількість отриманих раніше кредитів
термін кредиту
ВИХІДНА МНОЖИНА
ГРАФІЧНА ІНТЕРПРЕТАЦІЯ ФУНКЦІЙ НАЛЕЖНОСТІ
МАТРИЦЯ ЗНАНЬ ПРЕДМЕТНОЇ ОБЛАСТІ
x1
x2
x3
x4
x5
x6
x7
x8
x9
x10
x11
x12
A
A
A
D
A
C
A
A
A
A
C
C
A
B
A
D
A
C
B
A
C
A
C
A
B
B
B
C
A
B
A
A
C
B
B
A
C
A
B
C
A
C
B
A
C
A
B
A
D
A
A
D
A
B
A
A
C
A
A
B
C
A
B
A
B
B
B
A
B
B
C
C
C
B
B
C
A
B
A
B
B
B
C
C
D
A
A
D
A
B
B
A
A
A
B
A
D
B
A
B
A
A
A
B
B
A
B
B
E
A
A
A
B
C
B
B
C
A
A
B
C
B
A
A
A
A
A
C
C
B
A
C
D
B
B
A
B
A
A
B
B
B
A
C
D
B
B
B
B
C
B
C
A
B
A
A
E
B
A
C
B
A
B
C
A
A
B
A
E
A
B
C
A
B
A
B
A
B
C
B
Qj
Q1
Q2
Q3
Q ( x)
1
A ( х1 ) A ( х2 ) A ( х3 ) D ( х4 ) A ( х5 ) C ( х6 ) A ( х7 ) A ( х8 ) A ( х9 ) A ( х10 ) C ( х11 ) C ( х12 )
A ( х1 ) B ( х2 ) A ( х3 ) D ( х4 ) A ( х5 ) C ( х6 ) B ( х7 ) A ( х8 ) B ( х9 ) A ( х10 ) C ( х11 ) A ( х12 )
B ( х1 ) B ( х2 ) B ( х3 ) C ( х4 ) A ( х5 ) B ( х6 ) A ( х7 ) A ( х8 ) C ( х9 ) B ( х10 ) B ( х11 ) A ( х12 )
C ( х1 ) A ( х2 ) B ( х3 ) C ( х4 ) A ( х5 ) C ( х6 ) B ( х7 ) A ( х8 ) C ( х9 ) A ( х10 ) B ( х11 ) A ( х12 )
Q ( x)
D ( х1 ) A ( х2 ) A ( х3 ) D ( х4 ) A ( х5 ) B ( х6 ) A ( х7 ) A ( х8 ) C ( х9 ) A ( х10 ) A ( х11 ) B ( х12 ).
2
C ( х1 ) A ( х2 ) B ( х3 ) A ( х4 ) B ( х5 ) B ( х6 ) B ( х7 ) A ( х8 ) B ( х9 ) B ( х10 ) C ( х11 ) C ( х12 )
C ( х1 ) B ( х2 ) B ( х3 ) C ( х4 ) A ( х5 ) B ( х6 ) A ( х7 ) B ( х8 ) B ( х9 ) B ( х10 ) C ( х11 ) C ( х12 )
D ( х1 ) A ( х2 ) A ( х3 ) D ( х4 ) A ( х5 ) B ( х6 ) B ( х7 ) A ( х8 ) A ( х9 ) A ( х10 ) B ( х11 ) A ( х12 )
D ( х1 ) B ( х2 ) A ( х3 ) B ( х4 ) A ( х5 ) A ( х6 ) A ( х7 ) B ( х8 ) B ( х9 ) A ( х10 ) B ( х11 ) B ( х12 )
E ( х1 ) A ( х2 ) A ( х3 ) A ( х4 ) B ( х5 ) C ( х6 ) B ( х7 ) B ( х8 ) C ( х9 ) A ( х10 ) A ( х11 ) B ( х12 ).
Q ( x)
3
C ( х1 ) B ( х2 ) A ( х3 ) A ( х4 ) A ( х5 ) A ( х6 ) A ( х7 ) C ( х8 ) C ( х9 ) B ( х10 ) A ( х11 ) C ( х12 )
D ( х1 ) B ( х2 ) B ( х3 ) A ( х4 ) B ( х5 ) A ( х6 ) A ( х7 ) B ( х8 ) B ( х9 ) B ( х10 ) A ( х11 ) C ( х12 )
D ( х1 ) B ( х2 ) B ( х3 ) B ( х4 ) B ( х5 ) C ( х6 ) B ( х7 ) C ( х8 ) A ( х9 ) B ( х10 ) A ( х11 ) A ( х12 )
E ( х1 ) B ( х2 ) A ( х3 ) C ( х4 ) B ( х5 ) A ( х6 ) B ( х7 ) C ( х8 ) A ( х9 ) A ( х10 ) B ( х11 ) A ( х12 )
E ( х1 ) A ( х2 ) B ( х3 ) C ( х4 ) A ( х5 ) B ( х6 ) A ( х7 ) B ( х8 ) A ( х9 ) B ( х10 ) C ( х11 ) B ( х12 ).
СТРУКТУРА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ
ПРИКЛАД РОБОТИ ПРОГРАМИ
ПРИ ВИБОРІ ВІКНА ДЛЯ ОЦІНЮВАННЯ НАДІЙНОСТІ КЛІЄНТА
ПОРІВНЯННЯ РОБОТИ ПРОГРАМНОГО МОДУЛЯ ІЗ ПРОГРАМОЮ ПРОМІНЬ
Набір вхідних параметрів
ПРОМІНЬ
Розроблений програмний модуль
[AAADACAAAACC]
9.1/10
високий рівень
[DAADABAACAAB]
8.5/10
високий рівень
[EBACBABCAABA]
5,1/10
низький рівень
[DAADABBAAABA]
6.3/10
середній рівень
ВИСНОВКИ
Розроблене програмне забезпечення надає змогу налаштовувати функції
належності таким чином, що результат також є відносно кращим за результати
отримані за допомогою використання типових методів та засобів вирішення даної
задачі.
Результати тестування програми підтвердили коректність роботи програми, а тести
на адекватність повністю підтвердили очікуваний результат, що дає змогу
стверджувати, що розроблене програмне забезпечення правильно вирішує
поставлену задачу засобами нечіткої логіки.
Слід зазначити, що використання засобів нечіткої логіки є достатньо ефективним
методом вирішення задачі оцінки кредитоспроможності клієнта, оскільки його
використання показує значні переваги у об’єктивності і не поступається
оптимальністю відповіді відносно відомих методів та засобів вирішення даної задачі.
ДЯКУЮ ЗА УВАГУ!