ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ ГИБРИДНОЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СИ-СТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ, XAI И БОЛЬШИХ ЯЗЫКОВЫХ МОДЕЛЕЙ

2026

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.54309/ijict.2026.26.2.014
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

В статье представлена программная архитектура и практическая реализация интеллектуальной веб-системы поддержки принятия решений, объединя-ющей нечеткую логику, объяснимый искусственный интеллект (XAI) и большую язы-ковую модель (LLM) в рамках единой гибридной архитектуры. Ключевым принципом построения системы является разделение вычислительного уровня принятия решений и генеративного уровня. Нечеткий контроллер обрабатывает входные показатели на основе заданных функций принадлежности и экспертных правил и формирует детер-минированную рекомендацию. Модуль XAI повышает прозрачность системы за счет отображения активированных нечетких правил, степеней принадлежности и факто-ров, повлиявших на итоговое решение. При этом LLM не участвует непосредственно в принятии решения, а используется для формирования контекстно-зависимых тексто-вых объяснений, персонализированной обратной связи и адаптивного контента на ос-нове рассчитанного результата. Серверная часть системы реализована на языке Python с использованием фреймворка Flask, а постоянное хранение пользовательских данных