4.3 Выводы по главе

Предложен подход к реализации логики с исключениями, частного случая НМЛ Посредством численного моделированием показана возможность реализации логики с исключениями, как частного случая НМЛ, техникой ФГ. Приведенные результаты численного моделирования позволяют говорить о правомочности подхода к задаче реализации логики с исключениями, как случая НМЛ. Также доказана возможность использования одного оператора импликации как для посылки, так и для исключения, шкалируя посылку и исключение на лингвистических шкалах с обратными зависимостями значения логического заключения от значения входной переменной.

5. Заключение

В настоящей работе, представлены результаты дальнейшего развития модели логико-лингвистической обработки информации в схеме ФГ.

Получены следующие результаты:

• С учетом результатов нейрофизиологических исследований работы мозга, реализована и экспериментально исследована возможность реализации принципа субъективности мышления, как одного из важных атрибутов человеческого мышления. Показана возможность подстройки модели под «пользователя» или «задачу», при параметризуемости реализуемой логики оператором голографической регистрирующей среды и оператором дефаззификации.

• Численно промоделировано влияние амплитуды пучка освещающего область репрезентации одной лингвистической переменной на формирование интегральной оценки.

• Предложен и исследован (методами численного моделирования) подход к задаче реализации принципов немонотонной логики.

Работа выполнена при поддержке РФФИ, грант 03-01-00825-а (руководитель А.В. Павлов). На дальнейшие исследования в области реализации ЛЛМ методом ФГ получен грант «SPIE Educational Scholarship in Optical Science and Engineering 2007».

Автор считает приятным долгом выразить благодарность к.ф.м.н Ю.А. Шполянскому за помощь при решении проблем с численным моделированием, И.А.Чернову за помощи в написании программы для обработки экспериментальных результатов.

Список литературы

1. Кузнецов О.П., Неклассические парадигмы в искусственном интеллекте // Известия АН, Сер. Теория и системы управления, №5, 1995,с.3-23

2. Кузнецов О.П., Тарасов В.Б.,.Аверкин А.Н, Вагин В.Н., Круглый стол «Парадигмы искусственного интеллекта» // Новости искусственного интеллекта, №3, 1998, с. 140-161

3. Валькман Ю.Р. и др., Тесты, контексты, универсумы в графических образах и языках // Труды Международной Конференции «Интеллектуальные системы», 3-10 сент., 2003, Дивноморское, Россия, Изд. Физ-мат. Литературы, Т.1, с.213-219.

4. Голицын Г.А., Фоминых И.Б., Нейронные сети и экспертные системы: перспективы интеграции // Новости искусственного интеллекта, №4, 1996, с . 121-145

5. Павлов А.В., Реализация логико-лингвистических моделей методом Фурье-голографии // Известия РАН, Сер. Теория и системы управления, №2, 2003, с. 275-282

6. Поспелов Д.А., Логико-лингвистические модели в системах управления, М. Энергоиздат, 1981, с. 232

7. Аверкин А.Н., Батыршин И.З., Блишун А.Ф., Силов В.Б., Тарасов В.Б., Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта, под.ред.Д.А.Поспелова, М., 1986, с. 312

8. Белов С.В., Шкалы в системах мягких измерений// Труды П Межд. Конф. По мягким вычислениям и измерениям СПб, 25-28 мая 1999, т.1.

9. Заде Л., Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений // Математика. Новое в зарубежной науке, вып.3, 1976, с. 165

10. Dubois D., Prade H., Fuzzy numbers: an overview, in: Ed. by Bezdek J.C., Analysis of Fuzzy Information, Boca Raton, FL, v.1, 1987, pp. 65-78

11. Pedricz W., Vasilakos A., Linguistic Models and Linguistic Modeling// IEEE Trans. On Systems, Man, and Cybernetics, Part B, v.29, 6, 1999, pp. 745-759

12. Мальцев Г.Н., Ветринский Ю.А., Логико-лингвистическое описание функционирования сложных радиотехнических систем с элементами искусственного интеллекта в управляющих вычислительных комплексах // Изв. ВУЗов, Приборостроение, т.42, №3-4, 1999, с. 3-7

13. Кокушкин Ю.А., Усов В.М., Богомолов А.В., Автоматизированное оценивание риска нарушений состояния здоровья человека с помощью компьютерных вопросников на основе нечеткой логики // Информационные Технологии, №10, 2002, с. 333-334

14. Романенко Ю.А., Данилюк С.Г., Теоретические основы применения лингвистических переменных в диагностических моделях// Измерительная техника,№1, 1997, с. 13-16

15. Кольер Р., Беркхарт Л., Лин Л., «Оптическая голография», М.Мир, 1973, с. 686

16. Судаков К.В., Голографический принцип системной организации процессов жизнедеятельности. // Успехи физиологических наук. 1997. 28, с.3-32.

17. Прибрам К., «Нелокальность и локализация: голографическая гипотеза о функционировании мозга в процессе восприятия и памяти», //  В сб. «Синергетика и психология». Вып.1. «Методологические вопросы», Издательство МГСУ «Союз», 1997, с.98-109

18. Борисюк Г.Н., Борисюк Р.М., Казанович Я.Б., Иваницкий Г.Р., «Модели динамики нейронной активности при обработке информации мозгом – итоги «десятилетия» // Успехи Физических наук, 2002, т.172, №10.

19. А.В.Павлов, Я.Ю.Шевченко «Реализация логического вывода на лингвистических шкалах методом Фурье-голографии»//Оптический журнал, 2004, т.71, №7, с.44-51

20. Ishikawa S. Fuzzy Inferences by Algebraic Method // Fuzzy Sets and Systems, 1997, v.87, pp.181-200

21. Ishikawa S. A Quantum Mechanical Approach to a Fuzzy Theory // Fuzzy Sets and Systems, 1997, v.90, pp.277-306

22. Ishikawa S. Fuzzy Logic in Measurements // Fuzzy Sets and Systems, Vol. 100 ,№. 1-3, pp. 291-300

23. Р.Ландауэр, Необратимость и выделение тепла в процессе вычислений // в кн. Квантовый компьютер и квантовые вычисления, т.2, Ижевск, 1999, c. 288

24. Эри Л. Голдберг, Девид Р. Ригне, Брюс Дж. Уэст, Хаос в функционировании организма говорит о здоровье // Scientific American, 1990

25. В.В. Исаева Синергетика для биологов. Вводный курс // Учебное пособие, Владивосток ,2003, c. 175

26. Arbib.M., Bota.M., Language evolution: neural homologies and neuroinformatics. // Neural Networks, 2003, v.16, pp.1237-1260.

27. Levesque H. All I Know: a study of autoepistemic logic. Artificial Intelligence, 42(213): 1990., pp. 163 310

28. Antoniou G. .Nonmonotonic reasoning. MIT Press, Cambridge, MA. (1997). 285 pages.

29. Benferhat S. , Dubois D., and Prade H., Nonmonotonic reasoning, conditional objects and possibility theory// Artificial Intelligence, 1997, V. 92, Issues 1-2, pp. 259-276 .

30. Lukasiewicz T., Weak nonmonotonic probabilistic logics // Artificial Intelligence, 2005,V.168, I.1-2, pp. 119-161.

31. Eleventh International Workshop on Non-Monotonic Reasoning// http://www.cs.ucl.ac.uk/staff/a.hunter/nmr/

32. Виньков М. М., Фоминых И.Б., Немонотонные рассуждения в динамических интеллектуальных системах, // Новости Искусственного Интеллекта, 2005, №4, с.12-23

33. Астанин С.В., Калашникова Т.Г., Модель немонотонных рассуждений на основе нечеткой логики // Известия ТРТУ. Интеллектуальные САПР "Материалы Международной НТК "Интеллектуальные САПР". - Таганрог: Изд-во ТРТУ, 2000, № 2. - С. 81-84.

34. Alekseev A.M., Pavlov A.V., “Linguistic modeling by Fourier-holography technique: implementation of non-monotonic reasoning”// Proceedings of ICO Topical Meeting on Optoinformatics, , 2006., p. 476

35. Кулешов А.М., Смаева С.А., Шубников Е.И., Об оптимальности голографического согласованного фильтра // Оптика и спектроскопия, 1998, т.82, №3, с.234-239.

36. Шульговский В. В. Основы нейрофизиологии: Учебное пособие для студентов вузов.// М.: Аспект Пресс, 2000. с. 277.

37. Николс Дж. Г., Мартин А. Р., Валлас Б. Дж., Фукс П. А. От нейрона к мозгу // Едиториал УРСС, 2003. с. 672

38. Хьюбел Д. Глаз, мозг, зрение // М., Мир, 1990 г. с. 240

39. Алексеев А.М., Павлов А.В. «Подход к реализации принципа контекстности, восприятия методом Фурье-голографии» // международная конференция «Системы искусственного интеллекта - 2005», 03-10 сентября 2005 г., Дивноморское, Россия; Труды конференции, том 2, М., Физматлит, 2005, стр. 227-234

40. Алексеев А.М., Константинов А.М. «Реализация логико-лингвистического моделирования методом Фурье-голографии: экспериментальная иллюстрация» // международная конференция молодых ученых и специалистов «Оптика - 2005»,17-21 октября 2005г., Санкт-Петербург, Россия; Сборник трудов конференции, стр.97-98

41. А.М.Алексеев, А.М.Константинов, А.В.Павлов «О реализации принципа образности мышления методом Фурье-голографии» // «Оптический журнал» выпуск 73, номер 9, Санкт-Петербург, Россия 2006, стр.77

42. Alekseev A.M., Pavlov A.V. “Linguistic modeling by Fourier-holography technique: implementation of non-monotonic semantics” // In materials of the 11-th International Conference «Speech and Computer 2006», 2006 p.273

43. А.М.Алексеев, А.М.Константинов, А.В.Павлов “Интеграция логического и образного мышления техникой Фурье-голографии: Реализация немонотонных рассуждений” // Известия РАН. Серия: Физическая, Выпуск 71, Номер 2, 2007, стр.169

Приложение №1