Аннотация на русском языке: Нечеткое моделирование поведения сложных экономических систем основано допущением нечеткости при описании экономических процессов. Суть такого моделирования заключается допущение процесса до некоторой неопределенности, когда точность и содержательность наблюдаемого процесса становятся взаимоисключающими. Поэтому абсолютно точный количественный анализ наблюдаемых процессов реальных объектов управления (ОУ) не очень корректно подходит для решения экономических задач. Обычно подход к решению экономической задачи по поддержке принятия решений опирается на допущение, когда ключевыми элементами анализа и синтеза являются не конкретные числа, а некоторый набор нечетких множеств. Известно, что логика рассуждений человеческого мозга отличается от обычной двузначной логики. Логика мозга человека может оцениваться такими параметрами, как нечеткая истина, нечеткое отношение или правилами вывода. Такая нечеткая и не вполне понятная логика является важнейшим компонентом одной из главных особенностей человеческого мышления. Он способен обобщать накопленную информацию и выделять оттуда только необходимые данные для решения конкретной задачи или принятия нужного решения. Такая ключевая способность человеческого мышления и позволяет принимать удачные решения в конкретных ситуациях. Упрощение анализа такого фактора при прогнозировании развития хода события во многом определяет недостатки систем принятия экономических решений.

The summary in English: Fuzzy modeling of the behavior of complex economic systems is based on the assumption of fuzziness when describing economic processes. The essence of such modeling is to assume the process to some uncertainty, when the accuracy and content of the observed process become mutually exclusive. Therefore, an absolutely accurate quantitative analysis of the observed processes of real control objects (OU) is not very well suited for solving economic problems. Usually, the approach to solving the economic problem of decision support is based on the assumption that the key elements of analysis and synthesis are not specific numbers, but a certain set of fuzzy sets. It is known that the reasoning logic of the human brain differs from the usual two-digit logic. The logic of the human brain can be evaluated by parameters such as fuzzy truth, fuzzy relation, or inference rules. Such fuzzy and not quite clear logic is an essential component of one of the main features of human thinking. It is able to generalize the accumulated information and extract from it only the necessary data for solving a specific problem or making the necessary decision. This is the key ability of human thinking and allows you to make successful decisions in specific situations. Simplifying the analysis of such a factor when predicting the development of an event largely determines the shortcomings of economic decision-making systems.

Ключевые слова: инновация, нечеткое моделирование, нечеткие множества, нечеткая логика.
Key words: innovation, fuzzy modeling, fuzzy sets, fuzzy logic.