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 А_1,1 та ... Х_m А_1,m  ТО, Y₁ С_1,1 та ... Y_m С_1,n

...

ЯКЩО Х₁ А_p,1 та ... Х_m А_p,m  ТО, Y₁ С_p,1 та ... Y_m С_p,n

де m,n – кількість вхідних та вихідних ЛЗ,

p – кількість правил у лінгвістичній моделі,

А_k,іU_i С_k,jV_j конкретні лінгвістичні значення відповідних вхідних і вихідних змінних у складі k-ого правила

А_k,іU_i С_k,jV_j – 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.