Приводится методический подход к моделированию сложных зависимостей с трудно формализуемыми входными и выходными параметрами экономических задач.
В статье представлен подход к реализации машины вывода в нечеткой логике. Данный подход использует многозначные логики Лукасевича как основу для построения нечетких выводов с требуемой точностью аппроксимации. Обычно степень аппроксимации определяется достоверностью выводов на уровне 90-95%, что соответствует 10-значной (20-значной) логике Лукасевича. Предложенный подход преодолевает недостатки известных систем нечеткого вывода Mamdani, Tsukamoto, Sugeno и других из-за ограниченности представления правил в указанных системах. Результаты могут быть использованы в системах диагностики и принятия решений, автоматизированном управлении, проектировании, исследовании операций и т. п.