
- •Основные этапы развития научной области ии.
- •Тест Тьюринга. Основные особенности интеллектуальной программы.
- •Характеристика первых экспертных систем Mycin и Dendral.
- •Современные достижения в области ии.
- •Классификация иис.
- •Данные и знания. Основные понятия.
- •Особенности знаний и их отличие от данных. Декларативные и процедурные знания.
- •Трансформация знаний и данных при их обработке на эвм.
- •Структура экспертной системы.
- •Классификация экспертных систем.
- •Технология и этапы проектирования экспертной системы.
- •Синтаксис и семантика логической программы.
- •Логический вывод в системе логического программирования Пролог.
- •Структура данных - списки. Построение дерева поиска решений логической программы.
- •Правила продукций. Продукционные экспертные системы.
- •Прямой логический вывод в продукционных эс.
- •18. Обратный логический вывод в продукционных эс.
- •Семантические сети. Основные типы отношений в семантических сетях.
- •Правила построения семантических сетей.
- •Вывод в семантических сетях. Механизм наследования.
- •Теория фреймов. Структура фрейма. Слоты и присоединенные процедуры.
- •Теория фреймов. Механизм вывода на фреймах.
- •Теория фреймов. Системы фреймов.
- •Механизм вероятностного вывода на основе правила Байеса и коэффициентов уверенности.
- •Основные понятия теории нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами.
- •Понятия нечеткой и лингвистической переменной.
- •Основные понятия нечеткой логики. Нечеткие высказывания и предикаты. Нечеткие логические операции.
- •Нечеткие продукционные системы. Синтаксис т семантика.
- •Прямой и обратный вывод в нечетких продукционных системах.
-
Основные понятия теории нечетких множеств. Операции над нечеткими множествами.
Допустим, что характеристическая функция (функция принадлежности элемента множеству) может принимать любые значения в интервале (0;1), а не только значения 0 либо 1 (нет/да). Такие множества были названы нечеткими (fuzzy).
Пусть M = [0,1] и A - нечеткое множество с элементами из универсального множества E и множеством принадлежностей M:
Величина
mA(x)
называется высотою
нечеткого множества A. Нечеткое множество
A является нормальным, если его высота
равняется 1, то есть верхняя граница ее
функции принадлежности равняется 1 (
mA(x)=1).
При mA(x)<1 нечеткое множество называется
субнормальным.
Нечеткое
множество является пустым,
если "xОE m A(x)=0. Непустое субнормальное
множество можно нормализировать по
формуле mA(x) :=
Нечеткое множество является унимодальным, если mA(x)=1 лишь для одного x из E.
Носителем нечеткого множества A является обычное подмножество со свойством mA(x)>0, то есть носитель A = {x/mA(x)>0} " xОE.
Элементы xОE, для которых mA(x)=0,5 называются точками перехода множества A.
Операции над нечеткими множествами:
Содержание
Пусть A и B - нечеткие множества на универсальном множестве E.
Говорят, что A содержится в B, если "x ОE mA(x) <mB(x). Обозначение: A М B.
Иногда используют термин "доминирование", то есть в случае если A М B, говорят, что B доминирует A.
Равенство
A и B равны, если "xОE mA(x) = mB (x). Обозначение: A = B.
Дополнение
Пусть M = [0,1], A и B - нечеткие множества, заданные на E. A и B дополняют друг друга, если
"xОE
mA(x) = 1 - m B(x). Обозначение: B =
или
A =
Очевидно,
что
=
A. (Дополнение определено для M = [0,1], но
очевидно, что его можно определить для
любого упорядоченного M).
Пересечение
AЗB - наибольшее нечеткое подмножество, которое содержится одновременно в A и B.
mAЗB(x) = min( mA(x), mB(x)).
Объединение
А И В - наименьшее нечеткое подмножество, которое включает как А, так и В, с функцией принадлежности:
mAИ B(x) = max(mA(x), m B(x)).
Разность
А
- B = АЗ
с
функцией принадлежности:
mA-B(x)
= mA З
(x)
= min( mA(x), 1 - m B(x)).
Дизъюнктивная сумма
АЕB
= (А - B)И(B - А) = (А З
) И(
З
B) с функцией принадлежности:
mA-B(x) = max{[min{m A(x), 1 - mB(x)}];[min{1 - mA(x), mB(x)}] }
-
Понятия нечеткой и лингвистической переменной.
Нечеткая переменная – это кортеж <α,X,A>, где
α – наименование нечеткой переменной.
Х – область определения нечеткой переменной (утверждение)
А – нечеткое множество, описывает значения, которым может принадлежать Х.
Лингвистическая переменная – переменная, значение которой определяется из нечеткого множества. Это кортеж <β,T.X.G.M>
β – наименование лингвистической переменной.
Т – множество значений лингвистической переменной
Т ={α, , , ,αn}
Х – универсум, на котором определяются все нечеткие переменные.
G – синтаксическая процедура, описывающая процесс формирования из множества Т новых значений лингвистической переменной β.
М – семантическая процедура, которая позволяет для вновь сформированного значения β определить ее функциональную принадлежность.
Кофе. Β – температура кофе.
Т ={α1,α2,α3}
α1
– холодный кофе.
α2
– теплый кофе.
α3
– горячий кофе.
Формирование дополнительных значений:
-
негорячий кофе.