10) Задача о нечетких интервалах.

Имеется 4 возможных инвестора А, В, С, D, которые могут помочь в организации начального капитала.

А говорит «могу дать 100 тысяч» со степенью достоверности 1.

В говорит «деньги есть, то 50 до 70 тысяч точно дам, но может получиться так, что дам 40, а может 100»

С говорит «100-110 тыс.есть, если ко мне завтра не придет кредитор и не заберет их»

D говорит «20 тыс.точно дам, может и 30», ему максимум доверия 0,8.

Каждый нечеткий интервал определяется пятеркой

; – нижнее и верхнее модальное значение нечеткого интервала ;

– левый и правый коэффициенты нечеткости;

- высота нечеткого интервала.

Для А нечеткий интервал определяется следующим образом:

А = (100, 100, 0, 0, 1); В = (50, 70, 10, 30, 1)

С = (100, 110, 0, 0, 1) (0, 0, 0, 0, 0.5)

D = (20, 20, 0, 10, 0.8) (0, 0, 0, 0, 1)

Задача заключается в следующем. Определить суперпозицию всех нечетких интервалов с целью получения нижней достоверной оценки значения исследуемой функции.

Нечеткий интервал. Если суммировать 2 трапециевидных нечетких интервала, то получается новый интервал.

h = min{, } – эффект среза

Левый нечеткий интервал: α = h ( + )

Правый нечеткий интервал: β = h ( + )

Нижнее модальное значение

Верхнее модальное значение =

S = (250; 280; 10; 30; 1) (145; 185; 5; 15; 0,5) (165; 209; 5; 21; 0,5) (268; 306; 8; 34; 0,8)

A = (100; 100; 0; 0; 1)

B = (50; 70; 10; 30; 1)

C = (0; 0; 0; 0; 0,5)

D = (0; 0; 0; 0; 1) (20; 20; 0; 10; 0,8)

Метод нечетких интервалов является удобным инструментом для проведения анализа различных ситуаций, возникающих в процессе принятия решений в условиях нечеткой входной информации.

11). Данные и знания.

Данные относятся к декларативной части программ, а знания – это хорошо структурированные данные, которые обладают свойствами:

-внутренняя интерпретируемость, т.е каждые информационная единица должна иметь свое уникальное имя, по которому идет обращение.

-структурируемость: иформационные единицы должны обладать определенной структурой.

-связность, связи характеризуют отношения между информационными единицами, отношения могут быть: структурными, с помощью которых задаются иерархии информационных единиц; функциональными; казуальными, задающими причинно-следственные связи; семантическими отношения: на множестве информационных единиц задаются отношения релевантности, которые оценивают степень близости семантических понятий.

-активность – способность знаний вмешиваться в описание ситуации.

12). Исчисление высказываний. Синтаксис и семантика.

Языки логического типа основаны на исчислении высказываний и исчислении предикатов.

Высказыванием называется предложение, которое может быть истинным или ложным.

СДНФ: (1)

СКНФ: (2)

– тавтология

– противоречие

Любую логическую формулу или любое логическое высказывание, за исключением противоречия, можно выразить в СДНФ. Любое логическую формулу или высказывание, за исключением тавтологии, можно представить в СКНФ.

Исчисление предикатов.

Предикат от n переменных называется n-местным.

F(x) – предикативная буква, x – предикативная переменная.

- квантор общности

- квантор существования

Терм – это константы, переменные, функции. Предикатный символ – это строка символов, где обязательно должна быть предикативная буква.

«Предикативный символ (терм, терм,…)» - атом, т.е. он представляет предикат.

называются литералами.

Аксиомы – формулы, которые истинны при всех интерпретациях.

Аксиомы, являющиеся литерами, все аргументы которых константы, называют фактами.

Аксиома, не являющаяся фактом, называется правилом.

Факты и правила представляют собой формулы логики предикатов. Основная задача агента – это вывод на основании фактов и правил истинных формул, называемых теоремами (целями).