Baigiamajame magistro darbe nagrinėjamos neraiškiųjų verslo taisyklių naudojimo informacinėse sistemose problemos, „minkštųjų skaičiavimų“ intelektinėse informacinėse sistemose problematika, neuroninių-neraiškiųjų sistemų principai. Išnagrinėti pagrindiniai neraiškiosios logikos dėsniai, kuriais remiantis naudojamos neraiskiosios verslo taisyklės intelektinėse informacinėse sistemose. Pateiktas būdas, kaip neuroninės-neraiškiosios sistemos gali būti naudojamos verslo taisyklių sistemose naudojant RuleML, taisyklių žymėjimo kalbos, standartą. Baigiamajame darbe aprašomas eksperimentas, atliktas naudojant Matlab aplinką, XMLBeans taikomąją programą ir autoriaus sukurta neraiškaus išvedimo sistemos perkelimo į RuleML formatą taikomąją programą. Išnagrinėjus teorinius ir praktinius neuroninių-neraiškiųjų sistemų naudojimo aspektus, pateikiamos baigiamojo darbo išvados ir siūlymai. Darbą sudaro 5 dalys: įvadas, analitinė-metodinė dalis, eksperimentinė-tiriamoji dalis, išvados ir siūlymai, literatūros sąrašas. Darbo apimtis – 58 p. teksto be priedų, 30 iliustr., 30 bibliografiniai šaltiniai. Atskirai pridedami darbo priedai. / This work investigates the problems of use of fuzzy business rules in information systems, „soft computing“ in intelligent information systems issues, neuro-fuzzy systems principles. Main fuzzy logic laws are considered, which are used as the basis of fuzzy business rules in intelligent information systems. Suggested an approach, based on RuleML standard, how neuro-fuzzy systems could be used together with business rules engines. This paper describes the experiment carried out using the Matlab environment, XMLBeans application and the author created application for fuzzy inference system migration to RuleML standard format. Structure: introduction, analysis , project, conclusions and suggestions, references. Thesis consist of: 58 p. text without appendixes, 30 pictures, 30 bibliographical entries. Appendixes included.

Цель работы: разработка информационной системы для моделирования особенностей распределения радиояркостной температуры головного мозга. Актуальность работы основывается на широком развитии рассматриваемых компонент магистерской. В настоящее время устройства измерения температуры (ИК и контактные методы) в общем случае могут измерять температуру поверхности тела, поэтому важна разработка методов моделирования для неинвазивных измерений температуры внутренних органов, особенно такого сложного объекта как головной мозг. Результаты работы: для оценки изменений распределения радиояркостной температуры разработана информационная система основанная на численном решений уравнений Пеннеса В процессе работы проведено моделирование при разных конфигурациях с помощью алгоритмов, позволяющих последовательно запускать расчет моделей при разных проекциях антенн-аппликаторов на поверхности модели головы. / The relevance of the work is based on the broad development of the considered components of the master's degree. At present, temperature measuring devices (IR and contact methods) can generally measure the temperature of the body surface, therefore, it is important to develop modeling methods for non-invasive measurements of the temperature of internal organs, especially of such a complex object as the brain. Results of the work: to assess changes in the distribution of radio brightness temperature, an information system was developed based on numerical solutions of the Pennes equations. In the process of work, modeling was carried out for different configurations using algorithms that allow sequentially launching the calculation of models with different projections of antenna-applicators on the surface of the head model. Modeling was carried out in Python environment using Paraview software. Figures and diagrams were created using Microsoft Office and Diagram.io software.