Аналітична підтримка процедурного прийняття рішення
DOI:
https://doi.org/10.34121/1028-9763-2020-4-20-32Ключові слова:
evaluation concept, legal norm, fuzzy set, multilayer neural network, fuzzy conclusion, оціночне поняття, правова норма, нечіткий набір, багатошарова нейронна мережа, нечіткий висновокАнотація
Анотація. У процесі юридичних досліджень розробляються і застосовуються приватні наукові методи для вивчення правової реальності, такі як метод порівняльного правознавства, метод тлумачення та формально-правовий метод. Однак на сучасному етапі юридичних досліджень неможливо обмежитися лише цими методами. Навіть вчені-правознавці, які послідовно захищають статус догматичної юриспруденції, визнають, що застосування цих методів з усіма їх достоїнствами встановлює обмежувальні рамки для розуміння практичної дії позитивного права та оригінальності його теоретичного бачення. Проте застосування цих методів у дослідженні правової реальності дозволяє зробити висновок про загальні тенденції розвитку оціночних концепцій, які є основними в цивільному процесуальному праві. Запропоновано підхід до формування системи інформаційного забезпечення процедурного прийняття рішень, заснованого на застосуванні механізму нечітких умовиводів, реалізованому в логічній основі багатошарової нейромережі прямого зв'язку. Згідно з цим підходом, метод подолання семантичної невизначеності в оціночних поняттях процесуального права розробляється за допомогою відповідних термінів (нечітких множин) відповідних лінгвістичних змінних. Як приклад обрано статті про "Порушення авторського права або суміжних прав" Кримінального кодексу Азербайджанської Республіки, на основі яких запропоновано формалізм для оціночної концепції "значної шкоди" стосовно застосованої санкції. Для вироблення адекватного поняття пропонується шкала оцінки можливих санкцій, отримана на основі опису відповідних правових норм із точки зору нечітких імплікативних норм.Посилання
1. Zeelman K. Philosophy of Law. Vladivostok: Pravo-Politika-Zakon, 2003 (in Russian). 200 р.
2. Criminal Code of the Azerbaijan Republic approved by the Act of Azerbaijan Republic from December 30, 1999. N 787-IQ. (Enured on September 1, 2000, under the Law of Azerbaijan Republic on May 26, 2000). N 886-IR. URL: http://www.legistationonline.com (last accessed: 01.07.2014).
3. Agayev F.B. Modeling of legal norms with the using of fuzzy inference method. Proceeding of young scientists. 2016. N 14. P. 5–15.
4. Rzayev R.R., Agayev F.B., Jamalov Z.R., Goyushov A.I. Procedural decision support information system (Informatsionnaya sistema podderzhki prinyatiya protsessual'nykh resheniy). Systems and means of informatics (Sistemy i sredstva informatiki). 2016. Vol. 26, N 1. P. 182–196 (in Russian).
5. Zadeh L.A. Outline of a new approach to the analysis of complex systems and decision processes. IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. 1973. Vol. SMC-3. P. 28–44.
69
20Опубліковано
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2020 Математичні машини і системи
Ця робота ліцензується відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International License.
