Системы искусственного интеллекта

241

Т.

Теория уверенности — теория для управления неопределенностью в интел-

лектуальных и экспертных системах, основанная на неточном рассуждении.

Она использует коэффициенты уверенности для представления уровня дове-

рия в гипотезе, что данное событие наблюдалось. Основные принципы этой теории были предложены Бухананом и Шортлиффом в 1975 г

Теория нечетких множеств — теория, разработанная Л. Заде в 1965 г.

Аппарат теории нечетких множеств предназначен для решения широкого круга проблем, в которых важное место занимают субъективные, трудно формализу-

емые знания человека. Особый интерес эта вызывает в связи с исследованиями и разработками человеко-ориентированных социальных и управленческих си-

стем, в частности, экспертных систем.

Терм–множеством (term set) называется множество всех возможных значений

лингвистической переменной.

Термом (term) называется любой элемент терм–множества. В теории нечетких множеств терм формализуется нечетким множеством с помощью функции при-

надлежности.

Теория игр - математическая теория, предсказания результатов игр, в которых участники не имеют полной информации о намерениях друг друга.

242

Теория принятия решений — область исследования, изучающая закономерно-

сти выбора людьми путей решения разного рода задач и исследует способы по-

иска наиболее выгодных из возможных решений.

Трассировки рассуждений — механизм в языке инженерии знаний, который может предъявить правила или выполняемые программы, включая значения используемых правил. Трассировка рассуждений при объяснении предусматри-

вает пересечение дерева целей для ответа на вопросы. Основываясь на дереве целей, система объяснений может объяснять, как было получено заключение.

Э.

Эволюционное моделирование - направление в математическом моделирова-

нии, объединяющее компьютерные методы моделирования эволюции, а также близкородственные по источнику заимствования идей другие направления в эв-

ристическом программировании.

Эвристика – процесс поиска решений; прием решения задачи, основанный не на строгих математических моделях и алгоритмах, а на соображениях, восходя-

щих к "здравому смыслу", отражает особенности того, как такие задачи решает человек, когда он не пользуется строго формальными приемами.

Х.

Хранилище данных – предметно-ориентированный, интегрированный, неиз-

менчивый, поддерживающий хронологию набор данных, организованный для

целей поддержки принятия решений.

243

У.

Управление. Под управлением понимается функция организованной системы,

поддерживающая определенный режим деятельности. Такого рода ЭС осуще-

ствляют управление поведением сложных систем в соответствии с заданными спецификациями.

Управление знаниями — активное управление специальными знаниями в ор-

ганизации, включая сбор, категоризацию и распространение знаний.

Ф.

Фаззификацией (fuzzification) называется процедура преобразования четких значений в степени уверенности посредством функций принадлежности.

Формализация. Процесс формализации знаний, полученных у эксперта, состо-

ит из следующих шагов: выбор метода измерения нечеткости, получение ис-

ходных данных посредством опроса эксперта, реализация алгоритма построения

функции принадлежности.

Фреймы (от англ, рама, остов) — метод представления знаний, основанный на минимальных структурах информации, необходимых для представления класса объектов, явлений или процессов. Фреймы связывают свойства с узлами, пред-

ставляющими понятия и объекты. Свойства описываются атрибутами, называ-

емыми слотами и их значениями. Фреймы используются для представления знаний в интеллектуальных системах и ЭС, основанных на фреймах.

Функция принадлежности — математическая функция, которая определяет нечеткое множество на пространстве рассуждений. Типичные формы функций

244

принадлежности, используемых в нечетких интеллектуальных и экспертных системах, это треугольники и трапеции.

Функция цели — математическая функция, которая связывает переменные с целью, измеряет степень достижения цели и должна быть оптимизирована.

Э.

Эвристика (от гр. нахожу) — эмпирическое правило или стратегия, которая может использоваться при решении сложных задач, упрощая или ограничивая поиск решений в предметной области, которая является сложной или недо-

ступной ясному пониманию. Эвристики включают знания о том, как решать задачи эффективно, как планировать шаги при решении сложной задачи, как улучшать исполнение и т.д. Они развиваются из многолетнего опыта и являют-

ся неформальными субъективными знаниями о предметной области.

Экспертная система — система, которая использует человеческие знания и логику эксперта, встраиваемые в компьютер, для обеспечения высокоэффек-

тивного решения задач в некоторой узкой предметной области. Такие системы,

как правило, представляют знания символически, исследуют и объясняют свои процессы рассуждения и предназначены для предметных областей, в которых людям для достижения мастерства необходимы годы специального обучения и практики.

Экспертные знания - знания, которые имеются у специалистов, но не зафикси-

рованы во внешних по отношению к нему хранилищах. Экспертные знания яв-

ляются субъективными.

Эпоха (Еpoch) – один этап функционирования нейронной сети при обучении.