
- •1.Понятие интеллектуальной системы. Интеллектуальная система как «черный ящик».
- •3. Классификация экспертных систем.
- •4. Идеальная статическая экспертная система.
- •5. Динамическая экспертная система. Режимы работы экспертных систем.
- •6. Преимущества и недостатки экспертных систем. Целесообразность разработки экспертной системы.
- •7. Знания, как способ представления информации. Иерархия способов представления информации.
- •8. Знания, как способ представления информации. Классификация знаний.
- •9. Знания, как способ представления информации. Особенности знаний.
- •10. Модели представления знаний. Продукционная модель.
- •11. Модели представления знаний. Семантическая сеть.
- •12. Модели представления знаний. Фреймовая модель.
- •14. Реляционная модель представления знаний. Понятие отношения. Свойства отношений.
- •15. Реляционная модель. Реляционные операции: объединение, пересечение, разность.
- •16.Реляционная модель. Реляционные операции: произведение, проекция, выборка.
- •17. Нечеткие знания. Понятие термина «нечеткость» в экспертных системах.
- •18.Теория нечетких множеств – основные определения
- •19. Примеры нечетких множеств и их функций принадлежности. Операции над нечеткими множествами.
- •20. Нечеткая логика, ее основное отличие от логики предикатов. Понятие нечеткой и лингвистической переменной.
- •24. Основные операции над нечеткими отношениям.
- •25. Композиция нечетких отношений. Применение композиции к оценке проф. Пригодности сотрудников
- •26. Основы нечеткой логики. Понятие нечеткого высказывания и нечеткого предиката.
- •27. Основы нечеткой логики. Основные операции над нечеткими высказываниями
- •28. Правила нечетких продукций.
- •29. Прямой метод вывода заключений в системах нечетких продукций.
- •30. Архитектура систем нечеткого вывода.
- •31. Основные этапы нечеткого вывода.
- •1. Опишите нечеткую переменную «низкая скорость автомобиля» и постройте на ее основе нечеткие переменные с использованием модификаторов «не», «очень», «более-менее».
18.Теория нечетких множеств – основные определения
Нечеткое множество (fuzzy set) – представляет собой совокупность елементов произвольной природы, относительно которых нельзя с полной уверенностью утверждать: принадлежит ли тот, или иной элемент данному множеству, или нет? Математическое определение нечеткого множества – нечеткое множество à определяется как множество упорядоченных пар или кортежей вида à ={ < x, µÃ (x)>}, где: х- элемент некоторого универсального множества х є Х; µA(x) – функция принадлежности, которые ставит в соответствие каждому из элементов пространства Х некоторое действительное число из интервала [0;1]; 0 – не принадлежит точно, 1 – точно принадлежит. Пустое нечеткое множество Ø – множество, которое не содержит ни одного элемента, формально оно определяется как нечеткое множество, функции принадлежности которого, для всех без исключения элементов тождественно равны нулю. µØ≡0. Универсальное множество или универсум Ẽ, формально оно определяется как нечеткое множество, функции принадлежности которого, для всех без исключения элементов тождественно равны 1. µẼ≡1 Носитель нечеткого множества à – называется обычное множество Аs , которое содержит только те элементы универсума, для которых значение функции пренадлежности отлично от нуля. Аs ={xєX| µÃ>0} Нечеткое множество – называется конечным, если его носитель являеться конечным множеством. Бесконечное нечеткое множество – называется множество, носитель которых также является бесконечным множеством. Счетным нечетным множеством – называются нечеткие множество со счетным носителем. Континуальным – нечеткое множество с несчетным носителем.
19. Примеры нечетких множеств и их функций принадлежности. Операции над нечеткими множествами.
Примеры нечетких множеств Пр.1. Множество – дни недели Е={Пн,Вт,Ср,Чт,Пт,Сб,Вс}А={Сб,Вс} – выходные
Пр2.
Множество коффе, насколько он горячий
Е=[00,1000]
Пр.3
Сканирование изображения
Е={А,Б,В,..,Я}
Ã={<А;0>,…,<Н;0,8>,<К;0,5>}
0, х ≤ а
,
a<x<b
µ(х)=
,
b
≤ x<c
0, x ≥ c
Операции над нечеткими множествами сводяться к операциям над их пренадлежностями:
1)максиминная
Ã=
µс(х)=max(µA,
µB)
à ∩
= µс(х)=min(µA,
µB)
2) алгебраическая
= Ã
=> µс(х)
= µA(х)+
µB(х)-
µA(х)∙
µB(х)
= Ã∩
=> µс(х)
= µA(х)∙µB(х)
3) ограниченная
µ А
В (х) = min
{1; µA(х)+
µB(х)}
µ А∩ В (х) = max {0, µA(х)+ µB(х) -1}
Дополнения:
µ А =1- µB
20. Нечеткая логика, ее основное отличие от логики предикатов. Понятие нечеткой и лингвистической переменной.
Понятие нечёткой логики было впервые введено профессором ЛотфиЗаде в 1965 году. В его статье понятие множества было расширено допущением, что функция принадлежности элемента к множеству может принимать любые значения в интервале [0...1], а не только 0 или 1. Такие множества были названы нечёткими. Также автором были предложены различные логические операции над нечёткими множествами и предложено понятие лингвистической переменной, в качестве значений которой выступают нечёткие множества. Логика предикатов – основной раздел современной логики, в котором описываются выводы, учитывающие внутреннюю (субъектно-предикатную) структуру высказываний. Нечёткая логическая переменная может быть описана тройкой параметров <a, X, А>, где: а — имя нечёткой переменной; Х — универсальное множество, на котором заданы значения переменной а; A — нечёткое подмножество универсального множества X, для каждого элемента которого определена функция m(x), задающая степень принадлежности данного элемента к множеству А. Параметр A может быть задан различными способами: табличным, графическим, аналитическим. Пример. а = «Высокий рост»; X — множество натуральных чисел N;
A = {150/0 + 160/0.1 + 170/ 0.2 + 180/0.5 + 190/0.7 + 200/0.9 + 210/1} (табличное представление). Лингвистической переменной называется пятерка {x,T(x),X,G,M}, где x — имя переменной; T(x) — множество имен лингвистических значений переменной x, каждое из которых является нечеткой переменной на множестве X; G есть синтаксическое правило для образования имен значений x; M есть семантическое правило для ассоциирования каждой величины значения с ее понятием. Пример: Рассмотрим лингвистическую переменную, описывающую возраст человека, тогда: x: «возраст»;
X: множество целых чисел из интервала [0, 120]; T(x): значения «молодой», «зрелый», «старый»; G: «очень», «не очень». Такие добавки позволяют образовывать новые значения: «очень молодой», «не очень старый» и пр. M: математическое правило, определяющее вид функции принадлежности для каждого значения из множества T.