A MATHEMATICAL MODEL FOR DECISION-MAKING UNDER UNCERTAINTY HYBRID BASED ON FUZZY LOGIC AND GENERATIVE ARTIFICIAL INTELLIGENCE

Аңдатпа

Мақалада анықталмағандық жағдайында шешім қабылдауға арналған айқын емес логика аппаратын, Мамдани бойынша продукциялық қорытындылау әдісін, түсіндірілетін жасанды интеллектті (XAI) және үлкен тілдік модельді (LLM) біріктіретін гибридті математикалық модель ұсынылған. Зерттеудің өзектілігі толық емес, екіұшты және сапалық сипаттағы ақпарат жағдайында жұмыс істейтін интеллектуалды жүйелердің бейімделгіштігін, түсіндірмелілігін және сенімділігін арттыру қажеттілігімен анықталады. Дәстүрлі дискретті бағалау алгоритмдерінен айырмашылығы, әзірленген модель пайдаланушының нәтижелілігі мен шешім қабылдауға жұмсаған уақытын бір мезгілде ескереді, сандық көрсеткіштерді лингвистикалық айнымалыларға түрлендіреді және ұсынылатын күрделілік деңгейінің детерминирленген индексін қалыптастырады. Айқын емес қорытындылау «ЕГЕР–ОНДА» типіндегі продукциялық ережелер негізінде жүзеге асырылады, бұл сарапшылық білімді формализациялауға және қатаң белгіленген кластар арасындағы аралық күйлерді ескеруге мүмкіндік береді. Генеративті LLM-модуль математикалық шешім қабылдау механизмін алмастыру үшін емес, нәтижені семантикалық интерпретациялау, бейімделген контент құру және есептелген айқын емес қорытынды негізінде дербестендірілген кері байланыс қалыптастыру үшін пайдаланылады. Python/Flask негізінде scikit-fuzzy, SQLite, REST API және визуалды XAI-модулін қолданатын бағдарламалық архитектура әзірленді. Эксперименттік апробация гибридті модель шешімдерінің сарапшылық бағалармен сәйкестігі 95,4% болғанын көрсетті; HR-сценарийде сәйкестік 94%, ал пилоттық бейімделген тестілеуде 91,3% құрады. Шешімді қалыптастыру мен бейімделген жауап берудің толық циклі 1,5–2,0 с уақыт алады. Алынған нәтижелер ұсынылған тәсілді бейімделген оқытуда, HR-аналитикада және интеллектуалды шешім қабылдауды қолдау жүйелерінде қолданудың перспективалы екенін көрсетеді