![](/user_photo/2706_HbeT2.jpg)
- •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
27). Экспертные оценки. Основные типы шкал и методы проведения экспертизы.
(1) Экспертные оценки
В процессе принятия решений в экспертизе принимают решения 3 группы лиц:
-
Лицо принимающее решение(ЛПР)
-
Эксперты (Э)
Имеют информацию об отдельных элементах задачи и помогает первому лицу сформировать множество альтернатив по различным критериям.
-
Консультанты (системные аналитики)
Которые разрабатывают модель решения проблемы и организовывают работу экспертов.
(2) Основные типы шкал
1. Шкала отношений
Отражает отношения свойств объектов, то есть оценивают во сколько раз один объект лучше другого.
ᵩ(х)=а*х
2. Шкала интервалов
Применяется для отображения величины различия между свойствами объекта.
ᵩ(х)=а*х+b
3. Шкала порядка
Для изменения и упорядочивания объектов по первому или совокупному критерию.
4. Шкала наименования
Объекты лишь относятся к определенным классам или класификациям.
(3) Методы экспертного оценивания
-
Ранжирование
Процедура упорядочивания объектов, выполняется экспертом в шкале порядка.
Х={x1,…,xn} множество объектов
I={I1,…,In} множество критериев
Э={Э1,…,Эn} множество экспертов
X1>x2>…>xn
1 доминирует над 2, 2 над 3… объекты в порядке ухудшения качества.
R=(rij)m*n; Rj=∑rij
Пример: х3≈х4≈х5 i (3) i+1 (4) i+2 (5)
r=(i+i+1+i+2)/3=i+1
x1>x2>x3
1 2 4 4 4 6
R – матрица ранг
M – ранги(эксперты)
N – объекты
rij – ранг j тому объекту (xj)
объект xa будет иметь ранг =1, если Ra = min{Rj}
-
Метод непосредственной оценки
Представляет процедуру приписывания объектам числовых значений в шкале интервалов.
В какой интервал попадает и это приписываемое характеризует объекта.
-
Метод парных сравнений
Если число критериев велико то можно произвеси анализ предпочтений того или иного объекта сравнивания их попарно.
Парное сравнение происходит в шкале порядка.
Xi>Xj f(Xi)>f(Xj)
Xi≈Xj f(Xi)=f(Xj) Fn*m
Xi>Xj f(Xi)=1, f(Xj)=-1
Xi≈Xj f(Xi)=f(Xj)=0
-
Качественные экспертные оценки
Оценки не содержащие чисел.
Их подразделяют на 2 группы:
Оценки: -по заранее составленным шкалам;
-шкалы для которых заранее не может быть составленны
Чтобы оценить качество вводятся меры.
28). Методы обработки экспертной информации.
-
Метод непосредственной оценки
Эксперты дают оценку в баллах.
У нас имеется объект Оi ЭJ vk
Xkij показатель с N0 k и объект c N0 i и экспертизой j
xj=∑∑qkkjxkij kj - компетентность j эксперта qk – вес относительной важности к-го показания.
∑qk = 1 ∑kj = 1
qx = ∑qkj kj
-
Метод ранжирования
Для того чтобы выложить цепочку объектов по порядку
xkij – ранги
Имеются 2 объекта:
Обощенные ранги - это точка, которая наилучшим способом согласуется с точками представляющими собой ранжирование экспертов.
-
Метод парных сравнений
29.) Структура системы нечеткой логики
Для организации логического вывода с лингвистической неопределенностью.
Блок фаззификации анализирует входную информацию с целью выработки сигнала у передачи на управление.
Для преобразования четких входных сигналов в нечеткие определены меры в µ(х)
Блок дефаззификации четкое управление.
Нечеткая база правил- БЗ для данной системы, реализует правило
Фаззификация преобразует четкие значения в нечеткие, эти преобразования необходимы для нормирования измерений входных данных в субъективной оценке. На вход поступает лингвистическая переменная Х , где Ui- область существования переменной, Txi- термомножество входной переменной, µхi-меры, которые для каждого термомножества свои.
На выход У.
В зависимости от степени детализации имеются функции распределения.