Как известно, аппарат нечетких множеств и нечеткой логики уже давно (более 10 лет) с успехом применяется для решения задач, в которых исходные данные являются ненадежными и слабо формализованными.

Вместе с тем для нечетких экспертных и управляющих систем характерны и определенные недостатки:

1) исходный набор постулированных нечетких правил формируется экпертом-человеком и может оказаться неполным или противоречивым;

2) вид и параметры функций принадлежности, описывающих входные и выходные переменные системы, выбираются субъективно и могут оказаться не вполне отражающими реальную действительность.

Для устранения, по крайней мере, частично, указанных недостатков рядом авторов было предложено выполнять нечеткие экспертные и управляющие системы адаптивными – корректируя, по мере работы системы, и правила и параметры функций принадлежности. Среди нескольких вариантов такой адаптации одним из самых удачных, по-видимому, является метод так называемых гибридных нейронных сетей.

В книге рассмотрены теоретические аспекты составляющих подобных сетей, именно, аппарат нечеткой логики, основы теории искусственных нейронных сетей и собственно гибридных сетей применительно к задачам управления и принятия решений в условиях неопределенности.

Особое внимание уделено программной реализации моделей указанных подходов инструментальными средствами математической системы MATHLAB 5.2/5.3.