Когнітивні процеси. Напрямки робіт у галузі ШІ. Засоби подання знань, страница 8

X1→ X2

Якщо птах, то літає

X1→ X2

Якщо птах, то літає

X2→ X3

Якщо летить, то на південь

X2

Птах - тварина

Висновок X1→ X3

Якщо птах, то летить на південь

Висновок X1→ X3

Тварина літає

X1→ X2

Якщо птах, то літає

X2

Якщо птах, то літає

~X2

Ця тварина не літає

~X2

Птах страус не літає

Висновок ~X2

Ця тварина – не птах

Висновок □

-

НЕЧІТКА МОДЕЛЬ (НМ) ПОДАННЯ ЗНАНЬ

НМ використовують для складних систем, для яких неможливе адекватне математичне моделювання, тобто виконується принцип несумісності („Складність системи і точність, із якою її можна проаналізувати мат. методами, у першому наближенні обернено пропорційні”, Заде, 1965). Замість мат. виразів використовуються якісні лінгвістичні характеристики, оцінки, нечіткі поняття.

Нечіткі знання – це знання, що подані у вигляді висловлювань у нечіткій логіці, або мають не тільки значення істинне і помилкове, але й інші проміжні значення.

Найчастіше використовують 5 значень: Н – низький (0, помилка), НС – нижче середнього, С – середній, ВС – вище за середнє, В – високий (1, істина).

В НМ знання можуть бути представлені 2 способами:

  1. Нечіткими множинами (НМн);
  2. Лінгвістичними змінними (ЛЗ).

НМн – це множина пар

де  функція належності НМн , що відображає множину Х в одиничний відрізок [0,1]. Ступінь належності (конкретне значення функції належності  для елементів ) - суб’єктивна міра того, наскільки елемент х відповідає поняттю зміст якого формалізується нечіткою множиною .

Нечіткість зображується трапецієвидним нечітким інтервалом:

де  і   - нижнє і верхнє значення нечіткого інтервалу;  і  - лівий і правий коефіцієнт нечіткості (довжина абсцис лівої і правої похилих частин трапеції);  - висота нечіткого інтервалу.

Операції над НМн:

1.  бінарна одержання мінімуму (логічного перетинання)

2.  бінарна одержання максимуму (логічного об’єднання)

3.  унарна одержання доповнення (запереченя)

Для трапеції видної форми операція перетинання має вигляд:

;

;

;

;

ЛЗ задається кортежем

<A; T(A);P1; P2; Z>

де А - ім’я змінної, Т(А) – множина припустимих значень (терм-множина) змінної А; Р1 – набір синтаксичних правил породження похідних значень ЛЗ на основі значень, що входять до Т(А); Р2 – ділянка визначення значень ЛЗ; Z – набір семантичних значень для відображення ЛЗ у нечіткі множини Х.

Лінгвістичну модель можна створити природною або близькою до неї мовою у вигляді сукупності продукцій них правил ЯКЩО, ТО, що зв’язують вхідні та вихідні ЛЗ.

ЯКЩО Х1 А1,1 та ... Хm А1,m  ТО, Y1 С1,1 та ... Ym С1,n

...

ЯКЩО Х1 Аp,1 та ... Хm Аp,m  ТО, Y1 Сp,1 та ... Ym Сp,n

де m,n – кількість вхідних та вихідних ЛЗ,

p – кількість правил у лінгвістичній моделі,

Аk,іUi Сk,jVj конкретні лінгвістичні значення відповідних вхідних і вихідних змінних у складі k-ого правила

Аk,іUi Сk,jVj – множини припустимих лінгвістичних значень для кожної ЛЗ.

НМ подання знань у найбільшому ступені відповідає когнітивній моделі, орієнтованої на опис структури знань людини і дозволяє одержати якісне (нечисленне) розв’язання з малими затратами пам’яті при високій швидкодії.

ЗАСОБИ ПОДАННЯ ЗНАНЬ (ЧАСТИНА 1)

ЕВРИСТИЧНІ МОДЕЛІ ПОДАННЯ ЗНАНЬ

1. ПРОДУКЦІЙНЕ ПОДАННЯ ЗНАНЬ

Продукція (Пр) – це знання у вигляді логічного правила, яке визначає деякі ситуації і відповідні їм дії (правила-пари). Пр – математичний аналог понять. Предметну галузь (ПГ) визначає сукупність правил. Пр виражається наступним чином:

(N);S;U;B => C;P,

де N - ім’я (ідентифікатор) Пр,

S – характеристика сфери виконання (галузь компетенції),

U – умова застосування;

B => C – ядро (конструкція „якщо ..., то ...”, антецедент=>консеквент, посилання=>висновок або дія);

P – постумови Пр, що виконуються після реалізації Пр.