
- •1).Теоретико-множественные операции над расплывчатыми множествами
- •2)Расплывчатое включение и расплывчатое равенство множеств
- •5). Расплывчатые высказывания и операции над ними.
- •6) . Расплывчатые логические формулы и их свойства
- •7) . Сложные нечеткие высказывания
- •8) . Нечеткая и лингвистическая переменные
- •9) Построение функций принадлежности нечетких множеств.
- •10) Задача о нечетких интервалах.
- •11). Данные и знания.
- •12). Исчисление высказываний. Синтаксис и семантика.
- •13) .Вывод в логике предикатов
- •14) .Методы решения задач исчисления предикатов
- •15). Сетевые модели представления данных
- •16). Продукционные модели представления знаний
- •17). Вывод на знаниях.
- •18). Онтологии. Модель онтологии.
- •19). Задачи, решаемые с помощью онтологии.
- •20). Основные технологии баз знаний. Система операция для работы со знаниями
- •21) Комплексные операции для работы со знаниями. Анализ структурной семантики.
- •Анализ семантических зависимостей.
- •22) Структура экспертной системы. Экспертные системы
- •Структура экспертной системы
- •Диалоговый компонент экспертной системы
- •23) Интерпретатор экспертной системы
- •24) Компонент приобретения знаний экспертной системы. Когнитивные карты.
- •27). Экспертные оценки. Основные типы шкал и методы проведения экспертизы.
- •(3) Методы экспертного оценивания
- •28). Методы обработки экспертной информации.
- •29.) Структура системы нечеткой логики
- •30). Нечеткий вывод на основе правила композиции.
- •31). Модель нейрона Мак-Каллока и Питтса. Модель формального нейрона.
- •32).Модель персептрона Розенблата.
- •33) Линейные многослойные нейронные сети
- •34). Радиальные нейронные сети
- •Решение проблемы линейности
- •Обобщенная структура радиальной сети рбф
- •35.Дискретная (Рекурентная) сеть Хопфилда
- •36). Двунаправленная ассоциативная память
- •37) Сеть Хэмминга.
- •38) .Рекурентная сеть Эльмана
- •39). Персептронная сеть с обратной связью rmlp.
- •40).Гибридные нейронные сети. Нейросетевые элементы нечетких систем.
- •Нейросетевая реализация нечетких отношений
- •41). Нейросетевая модель нечеткого композиционного вывода.
- •42). Нечеткие элементы нейросетевых систем
- •43). Семантическое эквивалентирование.
- •44). Задача о диверсификации портфеля ценных бумаг
- •45). Элементы характеризационного анализа
- •Преобразование графа в двудольный
1).Теоретико-множественные операции над расплывчатыми множествами
Нечеткие множества (НМ) предназначены для описания процессов или ситуаций в условиях неопределенности. Они задаются следующим образом:
-
универсальное
множество.
-
нечеткое
множество A
-
мера
принадлежности
переменной x
множеству A,
которая принимает значения от 0 до 1
-
носитель
нечеткого множества A
Операции над НМ:
-
-
-
- дополнение до A
-
-
прямое
произведение
-
- альфа-уровень
-
- разность
-
Симметричная разность
2)Расплывчатое включение и расплывчатое равенство множеств
ν – степень включения множества А в В.
ν(
)
= &xєX(μA(x)
→ μB(x)),
если ν(
)≥0.5,
то
расплывчато является подмножеством В.
Расплывчатые
равенства множеств определяются степенью
расплывчатости: ν(
)
= &xєX(μA(x)
↔μB(x)),
если А входит в В, и если В входит в А.
Если
ν(
)
> 0.5, то
≈
Пример1.
X
= {x1,x2,..x5}
= {(0.3;x2);(0.4;x4);(0.6;x5)}
={(0.6;x1),(0.8;x2),(0.7;x4),(0.9;x5)}
ν(
)
= (0→0.6)& (0.3→0.8)& (0.4→0.7)& (0.6→0.9)=
(1
0.6)&
(0.7
0.8)&
(0.6
0.7)&
(0.4
0.9)=1&0.8&0.7&0.9=0.7
μ(
)=
&xєX(μA(x)
→ μB(x))
&(μB(x)
→ μA(x));
μ(
)=
(
)&
(
)
Пример2.
(
)=(0→0.6)&(0.3→0.8)&(0→0)&(0.7→0.4)&(0.9→0.6)=0.4&0.3&1&
0.4&0.6=0.3
5). Расплывчатые высказывания и операции над ними.
Расплывчатым высказыванием называется предложение относительно истины которому можно судить в определенный момент времени.
Импликацией
PB
и
называется высказывание, если
то
(
->
),
степень истинности определяется
выражением:
Эквивалентностью
PB
и
называется степень истинности высказывания
,
Два
высказывания называются расплывчато
близкими, если мера
Пример:
Определить
-?
Решение:
Заключение PB(оценка истинности) требуется в тех случаях, когда либо формулировки задачи, либо формулировки функциональных соответствий между компонентами в условиях задачи существования неопределенности с известными степенями принадлежности.
6) . Расплывчатые логические формулы и их свойства
Под
расплывчатой высказанной переменной
будем понимать РВ(расплывчатое
высказывание) степень истинности,
которого, может принимать значение из
интервала [0;1].
РЛФ
называется любое расплывчатое
высказывание, переменная или выражение
полученных из расплывчатых логических
формул, прим. конечного числа логических
операций.
Степень
равносильности
При
.
Пример
Известно:
Определить:
Формулы
и
расплывчато близки при заданных значениях
мер принадлежности
и
.
Если
мера ,которая касается всех переменных,
которые входят в формулу
говорят, что эта формула расплывчато
истинная
,в противном случае ложная
.
Если
формула
является
и формула
является
,
то дизъюнкция
является
и
,
конъюнкция
является
7) . Сложные нечеткие высказывания
Пусть
имеются лингвистические переменные
и
,
определенные на множествах X
и Y;
их значения
,
– это нечеткие переменные, которые
заданы на множествах:
Могут иметь место выражения вида:
(
есть
и есть
); (
есть
или есть
);
(
есть
и
есть
); (
есть
или
есть
);
(если
есть
,
то
есть
);
(если
есть
,
то
есть
,
иначе
)
Конъюнктивная форма
Справедливо выражение
есть
и
есть
((
,
)
есть
)
,
– значения
лингвистических переменных
и
,
соответствующие множествам:
,
– цилиндрические продолжения множеств
и
;
Дизъюнктивная форма
Справедливо выражение
есть
или
есть
((
,
)
есть
)
;
;
Импликативная форма
есть
,
то
есть
((
,
)
есть
)