- •Глава 1. Введение в интеллектуальные информационные системы. Языки представления знаний
- •Развитие систем искусственного интеллекта в России
- •Направления развития систем искусственного интеллекта
- •Основные определения
- •Данные и знания
- •Представление знаний
- •Модели представления знаний
- •Продукционная модель представления знаний
- •Структура продукционной системы
- •Семантические сети
- •Классификация семантических сетей
- •Отношения в семантических сетях
- •Фреймовая модель представления знаний Понятие фрейма
- •Структура фрейма
- •Фреймовая система
- •Свойства фреймов
- •Логическая модель представления знаний
- •Основные идеи формализации
- •Модель, основанная на нечетких знаниях Основы теории нечетких множеств Нечеткие знания
- •Основные понятия нечетких множеств
- •Нечеткие импликации
- •Операторы импликаций
- •Модификаторы
- •Теория приближенных рассуждений
- •Композиционное правило вывода
- •Механизмы нечеткого рассуждения
- •Дефаззификация методом «Центр тяжести»
- •Дефаззификация методом «Критерий максимума»
- •Дефаззификация по высоте
- •Контрольные вопросы
Дефаззификация методом «Центр тяжести»
Д
ефаззифицированное
значение,
,
нечеткого множества С определяется как
его нечеткий центроид (рис.20):
.
Дефаззификация методом «Первый максимум»
Д
ефаззифицированное
значение нечеткого множества С – это
наименьший максимизирующий элемент
(рис. 21), то есть
.
Дефаззификация
методом «Средний максимум»
Д
ефаззифицированное
значение нечеткого множества определяется
как
,
где
(рис 22).
Дефаззификация методом «Критерий максимума»
Выбор
произвольного значения из множества
максимизирующих элементов С,
то есть
.
Дефаззификация по высоте
Элементы множества Z, которые имеют степень принадлежности ниже, чем определенный уровень a, полностью исключаются, и дефаззифицированное значение z0 вычисляется применением метода центра тяжести к тем элементам Z, которые имеют степени принадлежности не менее, чем a.
Контрольные вопросы
Что такое искусственный интеллект, кибернетика черного ящика, нейрокибернетика?
Какие системы называются интеллектуальными? Приведите пример систем, основанных на знаниях.
Что такое знания, чем знания отличаются от данных?
Что такое представление знаний? Какие модели представления знаний Вы знаете?
Какие отношения должны быть в семантической сети?
Назовите основные достоинства фреймовой модели представления знаний.
Перечислите компоненты продукционной модели представления знаний, поясните их взаимодействие.
Назовите основные идеи формализации.
Что такое нечеткая логика? Чем описывается лингвистическая переменная?
Как работает нечеткий логический контроллер?
