
- •1.Представление знаний. Исчисление высказываний.
- •Исчисление высказываний
- •3.Логическая модель.
- •11. Продукционная модель знаний.
- •2.Модели представление знаний.
- •4.Выводы в логике высказываний. Принцип резолюций.
- •13.Знания. Data Mining и Knowledge in db.
- •6. Извлечение результата на основе метода резолюции.
- •7.Унификация. Процедура нахождения решения.
- •10. Сценарии. Фреймовая модель.
- •8. Семантическая модель. Типы объектов.
- •9. Семантическая модель. Фундаментальные отношения
- •17. Нечеткие числа. Основные определения и операции.
- •12. Методы поиска решений в продукционной модели.
- •5.Исчисление предикатов. Метод резолюции.
- •14. Классы систем Data Mining.
- •15. Нечеткие множества. Основные определения.
- •16. Нечеткие множества. Основные операции.
- •18. Нечеткие отношения. Основные определения и операции.
- •19. Лингвистическая переменная. Основные определения и операции
- •20. Структурная схема нечеткой системы. Фаззификация. Нечеткий вывод.
- •21. Нейронные сети. Основные понятия.
- •22. Правила обучения. Сети с обратным распространением ошибки.
- •Сети с обратным распространением ошибки
- •27. Генетические алгоритмы.
- •23. Архитектура и назначение многослойных нейронных сетей
- •24.Самоорганизующаяся сеть Кохонена: назначение и алгоритм.
- •25. Методы кластеризации. Алгоритм четкой кластеризации.
- •26. Методы кластеризации. Алгоритм нечеткой кластеризации.
- •34.Рекурсия
- •30. Структура программы Visual Prolog.
- •40. Інструментальні засоби розробки систем штучного інтелекту.
- •31. Правила в Visual Prolog.
- •32. Цель Visual Prolog. Представление целей.
- •33. Структура программы в Visual Prolog.
- •37. Динамическая база данных.
- •38. Представление знаний в Visual Prolog..
- •35 Встроенные предикаты.
- •39. Создание экспертной системы в Visual Prolog.
- •Путеводитель
- •Представление знаний. Исчисление высказываний.
- •36. Способы представления баз данных в Visual Prolog.
- •6.3. Представление в виде списка структур.
- •Динамическая база данных.
17. Нечеткие числа. Основные определения и операции.
Нечеткое число – нечеткое множество реальных чисел с нормальной выпуклой и непрерывной функцией принадлежности.
Выпуклая функция – описывается непрерывной производной и не имеет min и max.
Обычно, для представления нечетких значений используют Гаусовскую , колоколообразную, треугольную, трапецеидальную функции
Гаусовская
функция описывается формулой
Колоколообразная
α
срезом(сечением) HM
–
называют четкое подмножество
универсального множества, для которого
значение функции принадлежности ≥α
Степенью НМ называется НМ для которого значение функции принадлежности которой для каждого значения из носителя равно µist
Концентрация – квадрат
Пример: высокая температура, очень высокая, очень-очень
12. Методы поиска решений в продукционной модели.
Метод наискорейшего спуска – повышение эффективности поиска, за счет упорядочения ветвей, вводится критерий оценки перспективности начального шага.
Особенность игр в том – действия выполняются при наличии противника.
На практике используют числа, которые называются статистической оценкой и характеризуют качество хода.
------- указывает на преимущество одного игрока, отрицая другого игрока.
В абсолютных величинах числа соответствуют преимуществу в ходе. В отрицательном с учетом знака преимущества игрока.
Min – преимущество одного
Max – другого
Выбор хода производится с учетом выбора противника при следующем ходе:
Сложность – вычисление оценки вершин, необходимых генерации всех возможных путей.
Метод α-β – уменьшение дерева решений, которое строится на основе статистических оценок.
Есть первый ход, который на 80% обеспечивает часть дерева решений.
5.Исчисление предикатов. Метод резолюции.
Исчисление высказываний не дает возможности выразить многие факты и рассуждения, которые пользуются в обыденной жизни. Можно обобщить исчисл. высказываний введя предложения - параметры.
Предикат - это функция одного или нескольких аргументов с булевскими значениями F или T. Тогда, если имеется выражение Макпост (М80852)=Т, Макпост(кофе)=F, стоитменьше5(М80852)=T.
Введение параметра увел. область применения исчисления высказываний; эффект введения параметров сравним с вводом массивов в язык программирования. Мы будем рассматривать предикаты 1-го порядка. Эти высказывания, отнесенные к объектам определенного типа. Синтаксические правила, аксиомы и правила вывода предикатов 1-го порядка полностью включает в себя правила исчисления высказываний.
Предикаты могут быть одноместными и многоместными.
Одноместные или унарные предикаты выражают св-ва объекта. Причем P(x) - P-св-во, X - объект, принимает 2 значения T (св-во выражается) F (нет).
Красное (яблоко) = T, необходим (компьютер).
Многоместные предикаты означ. отношения, которые существ. между элементами или группами элементов. Q(x,y)- Q-св-во, x и y - группы элементов.
В исчисление предикатов входят также символы функций, задаваемых на множестве прендметных переменных.
Например, Q=f(x) - может означать N квартиры, в которых есть телефон.
Предикаты типа P(x,y,z) назыв. атомарными. При помощи связок они образуют сложные формулы
P(x)[Q(X,Y) R(X,Z)]
Об истинности либо ложности этой формулы нельзя ничего сказать, если не указаны значения переменных x и y