- •Предисловие.
- •1. Основные задачи искусственного интеллекта.
- •1.1. История развития систем искусственного интеллекта.
- •1.2. Обзор основных направлений в области искусственного интеллекта
- •1.3. Решение задач и искусственный интеллект
- •1.3.1. Графовое представление задачи в пространстве состояний.
- •1.3.2. Стратегии поиска в пространстве состояний
- •2. Проблемная область искусственного интеллекта
- •2.1. Представление знаний
- •2.2 Модели представления знаний
- •2.2.1. Семантические сети
- •2.2.2. Фреймы
- •2.2.3. Формальные логические модели
- •2.2.4. Продукционная модель
- •2.2.5. Вывод на знаниях
- •3. Сильные методы решения задач. Экспертные системы
- •3.1. Структура экспертных систем
- •3.2. Классификация экспертных систем
- •3.3. Отличие эс от других программных продуктов
- •3.4. Цикл работы экспертных систем
- •3.5. Технология проектирования и разработки экспертных систем
- •4. Принятие решений в условиях неопределенности
- •4.1. Нечеткая логика
- •4.1.1. Нечеткие множества
- •4.1.2. Более строгое представление о нечетких множествах
- •4.1.3. Основные характеристики нечетких множеств
- •4.1.4. Примеры нечетких множеств и их характеристик
- •4.1.5. Операции над нечеткими множествами
- •4.1.6. Четкое множество α-уровня (или уровня α)
- •4.1.7. Нечеткая и лингвистическая переменные
- •4.1.8. Нечеткие числа
- •5. Машинное обучение на основе нейронных сетей
- •5.1. Биологический нейрон и его математическая модель
- •5.1.1. Биологический нейрон
- •5.1.2. Искусственный нейрон
- •5.2. Нейросети
- •5.2.1. Классификация и свойства нейросетей
- •5.2.2. Обучение искусственных нейронных сетей
- •5.3. Теорема Колмогорова
- •5.4. Персептрон
- •5.4.1. Алгоритм обучения персептрона
- •5.4.2. Линейная разделимость и персептронная представляемость
- •Логическая функция
- •Входы и выходы нейронов сети,
- •5.5. Сеть обратного распространения
- •5.5.1. Алгоритм обучения сети обратного распространения
- •5.6. Сеть встречного распространения
- •5.6.1. Сеть Кохонена. Классификация образов
- •5.6.2. Алгоритм обучения сети Кохонена
- •5. 6.3. Нейроны Гроссберга. Входные и выходные звезды
- •5.6.4. О бучение входной звезды
- •5.6.5. Обучение выходной звезды
- •5.6.6. Двухслойная сеть встречного распространения
- •5.6.7. Алгоритм обучения сети встречного распространения
- •5.7. Стохастические сети
- •5.7.1. Обучение Больцмана
- •5.7.2. Обучение Коши
- •5.8. Сети с обратными связями
- •5.8.1. Сеть Хопфилда
- •5.8.2. Правило обучения Хебба
- •5.8.3. Процедура ортогонализации образов
- •5.9. Сеть дап (двунаправленная ассоциативная память)
- •5.10. Сеть арт (адаптивная резонансная теория)
- •5.10.1. Алгоритм функционирования сети арт-1
- •Список иллюстраций
4.1.5. Операции над нечеткими множествами
Как и с обычными множествами, с нечеткими множествами можно производить стандартные операции: объединение, пересечение, декартово произведение и т. д. Отличие заключается лишь в том, что реализации этих операций в разных задачах могут отличаться. Здесь мы рассмотрим наиболее распространенные интерпретации действий с нечеткими множествами.
Логические операции
Включение. Пусть A и B — нечеткие множества на универсальном множестве E. Говорят, что A содержится в B, если
(4.1)
Обозначение:
Например,
если A
—
множество чисел, очень близких к 10, а B
— множество
чисел, близких к 10, то
Формально это можно проверить, используя
функции принадлежности. Если A
и
B
—
обычные множества, а
и
—
характеристические
функции, то из неравенства (4.1) следует,
что если некоторый элемент x
принадлежит
множеству A,
т.
е.
,
то он принадлежит и множеству B,
поскольку
.
Иногда используют термин доминирование, т. е. в случае, когда говорят, что B доминирует A.
Множества
A
и B
равны,
если
.
Обозначение: A
= B.
Объединение.
Объединением нечетких множеств A
и B
называется
нечеткое множество, обозначаемое
функция принадлежности которого
определяется следующим образом:
Иначе
говоря, объединением
называется
наименьшее нечеткое подмножество,
включающее как A,
так
и B.
Рис. 5.5. Операции с нечеткими множествами: а) подмножество и дополнение нечеткого множества; б) разность нечетких множеств; в) объединение нечетких множеств; г) пересечение нечетких множеств
Пересечение.
Пересечением
называется наибольшее нечеткое
подмножество, содержащееся одновременно
в множествах A
и B:
(4.2)
Дополнение.
Дополнение
нечеткого
множества A
имеет
функцию
принадлежности
Обозначение:
или
Это
определение можно сформулировать
иначе. Пусть
A
и B
— нечеткие
множества, заданные на E.
Множество
A
и
B
дополняют
друг
друга, если
Очевидно,
что A
= A.
Разность.
Разностью
называют множество с функцией
принадлежности
На рис. 5.5 проиллюстрированы данные выше определения. Операции над нечеткими множествами можно проиллюстрировать и так, как показано на рис. 5.6.
Введенные операции над нечеткими множествами основаны на использовании операций max и min. В теории нечетких множеств разрабатываются вопросы построения обобщенных операторов пересечения, объединения и дополнения, позволяющих учесть разнообразные смысловые оттенки соответствующих им связок И, ИЛИ, НЕ.
Рис. 5.6. Графическая интерпретация логических операций: а) нечеткое множество А; б) нечеткое множество А; в) А л А; г) А у А
Для
операций пересечения и объединения
выполняются следующие
свойства
(A,
B,
C
-
нечеткие множества; - Ø – пустое
множество, т.е.
E
- универсальное
множество):
1)
(коммутативность);
2)
(ассоциативность);
3)
(идемпотентность);
4)
(дистрибутивность)
5)
6)
7)
8)
9)
(теоремы де Моргана).
В отличие от четких множеств, для нечетких множеств в общем случае имеем:
,
Алгебраические операции
Алгебраическое
произведение нечетких множеств A
и
B
обозначается
к определяется
так:
Алгебраическая
сумма этих множеств обозначается
и
определяется
так:
Для
операций •,
выполняются следующие свойства:
1)
(коммутативность);
2)
(ассоциативность);
3)
4)
(теоремы де Моргана).
В отличие от четких множеств, для нечетких множеств следующие свойства, вообще говоря, не выполняются:
1)
(идемпотентность);
2)
(дистрибутивность);
3)
При
совместном использовании операций
выполняются следующие
свойства:
1)
2)
3)
4)
Умножение на число. Если α — положительное число такое, что
,
то нечеткое множество
имеет функцию принадлежности
Дизъюнктивная сумма:
с функцией принадлежности
Выпуклая
комбинация нечетких множеств. Пусть
нечеткие множества универсального
множества E,
а
неотрицательные числа, сумма которых
равна 1. Тогда выпуклой
комбинацией
называется
нечеткое множество A
с
функцией
принадлежности
Декартово
(прямое) произведение нечетких множеств.
Пусть
—нечеткие подмножества универсальных
множеств
соответственно. Декартовым или прямым
произведением
называется нечеткое подмножество
множества
с функцией принадлежности
Оператор увеличения нечеткости используется для преобразования четких множеств в нечеткие и для увеличения нечеткости нечеткого множества.
Пусть
A
—
нечеткое множество, E
—
универсальное множество, и для всех
элементов
определены нечеткие множества
.
Совокупность
всех
множеств
называется
ядром оператора увеличения нечеткости
Ф.
Результатом действия оператора Ф на
нечеткое множество A
является
нечеткое
множество вида
где
— произведение числа на нечеткое
множество.
Пример
4.7. Пусть
Тогда
