
- •1. Интелект, разум, интеллектные и интеллектуальные системы, процессы интеллектуализации.
- •2. Развитие исследований в области искусственного интеллекта (этапы; области применения; направления исследований; проблемы и перспективы).
- •3. Экспертные системы – основная разновидность прикладных интеллектуальных систем. Инженерия знаний. Характеристика эс.
- •4. Типовая структура экспертной системы.
- •5. Особенности разработки экспертной системы.
- •6. Классификация интеллектуальных систем.
- •7. Характеристика знаний. Отличия знаний от данных.
- •8. Представление знаний в виде фреймов
- •9. Семантические сети. Пример
- •Продукционные модели. Пример
- •10. Логические модели. Исчисление предикатов. Пример.
- •Свойства и основные результаты
- •[Править]Использование [править]Логика первого порядка как формальная модель рассуждений
- •12. Процесс приобретения знаний при разработке экспертных систем.
- •13. Методы извлечения знаний у эксперта.
- •14. Обобщенная модель нейрона
- •15. Однонаправленные нейронные сети
- •16. Обучение перцептрона. Алгоритм обратного распространения
- •19. Нейронные сети Хопфилда
- •20. Архитектура нейронной сетиго
- •22. Механизм логического вывода в продукционных системах.
- •23. Механизм логического вывода в сетевых системах.
- •24. Механизм логического вывода во фреймовых системах.
- •25. Нечеткие рассуждения (абдукция) – альтернатива логическим методам.
- •26. Нечеткая и лингвистическая переменные. Операции с нечеткими множествами.
- •27. Поиск решений в условиях неопределенности. Вероятностная байесовская логика.
- •1. Вероятностный подход при работе с неопределенностью
- •2. Подход, основанный на теории свидетельств
- •3. Подход теории возможностей
- •29. Инструментальные средства иис. Выбор инструментария.
- •30. Эвристические процедуры поиска на графе
- •31. Личности в исследовании интеллектуальных систем.
26. Нечеткая и лингвистическая переменные. Операции с нечеткими множествами.
Под
нечётким множеством
понимается
совокупность
,
где
—
универсальное множество, а
— функция
принадлежности (характеристическая
функция),
характеризующая степень принадлежности
элемента
нечёткому
множеству
.
Функция
принимает
значения в некотором линейно упорядоченном
множестве
.
Множество
называют множеством
принадлежностей,
часто в качестве
выбирается
отрезок
.
-----
Нечеткое множество - это множество пар <m(x)/x>, где x принимает некоторое информативное значение, а m(x) отображает x в единичный отрезок, принимая значения от 0 до 1. При этом m(x) представляет собой степень принадлежности x к чему-либо (0 - не принадлежит, 1 - принадлежит на все 100%). Так, на пример, можно задать для числа 7 множеств <0/1>,<0.4/3>,<1/7>. Это множество говорит о том, что 7 - это на 0% единица, на 40% тройка и на 100% семерка.
-----
Операции над нечеткими множествами
При
Самыми важными являются операции объединения и пересечения.
Объединением нечётких
множеств
и
называется
наименьшее нечёткое подмножество,
содержащее элементы
или
:
Пересечением нечётких множеств и называется наибольшее нечёткое подмножество, содержащееся одновременно в и :
Пример:
Отрицанием
(дополнением) множества
называется
множество
с
функцией принадлежности:
для
каждого
.
Произведением нечётких множеств и называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности:
Суммой нечётких множеств и называется нечёткое подмножество с функцией принадлежности:
Нечеткая и лингвистическая переменные
Нечеткая переменная определяется как <a,X,A>.
a - наименование переменной,
X - область определения переменной, набор возможных значений x,
A - нечеткое множество, описывающее ограничения на возможные значения переменной A (семантику).
Пример: <"Семь",{1,3,7},{<0/1>,<0.4/3>,<1/7>}>.
Этой записью мы определили соответствия между словом и некоторыми цифрами. Причем, как в названии переменной, так и в значениях x можно было использовать любые записи, несущие какую-либо информацию.
Еще пример:
а - «Высокий рост»;
X - множество натуральных чисел N;
A - {150/0 + 160/0.1 + 170/ 0.2 + 180/0.5 + 190/0.7 + 200/0.9 + 210/1} (табличное представление)
Параметр A может быть задан различными способами: табличным, графическим, аналитическим.
Лингвистическая переменная – в теории нечётких множеств, переменная, которая может принимать значения фраз из естественного или искусственного языка.
Например, лингвистическая переменная «скорость» может иметь значения «высокая», «средняя», «очень низкая» и т. д. Фразы, значение которых принимает переменная, в свою очередь являются именами нечетких переменных и описываются нечетким множеством.
Лингвистическая переменная определяется как <x,T,X,G,M>.
x - наименование переменной.
T (x) - множество её значений (базовое терм-множество), состоит из наименований нечетких переменных, областью определения каждой из которых является множество X.
G - синтаксическая процедура (грамматика), позволяющая оперировать элементами терм-множества T, в частности - генерировать новые осмысленные термы. T`=T U G(T) задает расширенное терм-множество (U - знак объединения).
M - семантическая процедура, позволяющая приписать каждому новому значению лингвистической переменной нечеткую семантику, путем формирования нового нечеткого множества.
Рассмотрим лингвистическую переменную, описывающую возраст человека, тогда:
: «возраст»;
X: множество целых чисел из интервала [0, 120];
T (x): значения «молодой», «зрелый», «старый». множество T(x) - множество нечетких переменных, для каждого значения: «молодой», «зрелый», «старый», необходимо задатьфункцию принадлежности, которая задает информацию о том, людей какого возраста считать молодыми, зрелыми, старыми;
G: «очень», «не очень». Такие добавки позволяют образовывать новые значения: «очень молодой», «не очень старый» и пр.
M:
математическое правило, определяющее
вид функции
принадлежности для
каждого значения образованного при
помощи правила
.
Нечеткое множество (или нечеткое число), описывает некотоpые понятия в фyнкциональном виде, т. е. такие понятия как "пpимеpно pавно 5", "скоpость чyть больше 300 км/ч" и т. д., как видно эти понятия невозможно пpедставить одним числом, хотя в pеальности люди очень часто пользyются ими.
Hечеткая пеpеменная это тоже самое, что и нечеткое число, только с добавлением имени, котоpым фоpмализyется понятие описуемое этим числом.
Лингвистическая пеpеменная это множество нечетких пеpеменных, она использyется для того чтобы дать словесное описание некотоpомy нечеткомy числy, полyченномy в pезyльтате некотоpых опеpаций. Т. е. пyтем некотоpых опеpаций подбиpается ближайшее по значению из лингвистической пеpеменной.