множеством значений «Очень низкая (О), Низкая (Н), Средняя (Ср), Высокая
(В), Очень высокая (ОВ)». Чтобы конструктивно описать введенную
лингвистическую переменную «Оценка бумаги», определим носитель ее
терм-множества . действительную переменную A_N на интервале от нуля до
единицы. Тогда функции принадлежности соответствующих нечетких
подмножеств могут быть заданы таблично (таблица П4.5);
Определим лингвистическую переменную «Торговая рекомендация для
бумаги» с терм-множеством значений «Strong Buy (SB . Определенно
Покупать), Moderate Buy (MB . Покупать под вопросом), Hold (H . Держать),
Moderate Sell (MS . Продавать под вопросом), Strong Sell (SS . Определенно
продавать)».
Установим взаимно однозначное соответствие введенных нами
лингвистических переменных на уровне подмножеств: ОН . SS, Н . MS, Ср .
H, В . MB, ОВ . SB. Так мы связали качество облигации с ее
инвестиционной привлекательностью. Тогда переменная A_N является
носителем и для терм-множества лингвистической переменной «Торговая
рекомендация», с теми же функциями принадлежности носителя
подмножествам значений.
Оценим веса отдельныхфакторов для комплесксной оценки бумаги, в
соответствии с тем, как это записано в (4.20). Согласно правилу точечных
оценок Фишберна, критерию максимума неопределенности в части наличной
информационной ситуации можно сопоставить следующую систему весов:
Если в качестве носителя лингвистической переменной «Уровень показателя
Х» выбрать единичный интервал, то трапециевидные функции
правдоподобия будут иметь вид рис. П4.1;
Тогда получем комплексный показатель A_N для каждой бумаги методом
двойной свертки:
