Пред.
След.
Макеты страниц
Распознанный текст, спецсимволы и формулы могут содержать ошибки, поэтому с корректным вариантом рекомендуем ознакомиться на отсканированных изображениях учебника выше Также, советуем воспользоваться поиском по сайту, мы уверены, что вы сможете найти больше информации по нужной Вам тематике 4.3.6. НЕЧЕТКАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ И ПРОДУКЦИОННЫЕ ПРАВИЛАЗдесь рассматриваются правила вида: «если X есть А, то (действие)”, где А - нечеткое множество. Применение таких нечетких правил требует изменения обычной процедуры доступа к продукционным правилам. В классических экспертных системах некоторое правило начинает работать за счет фильтрации базы фактов, т. е. установления соответствия между условной частью правила и фактами, описывающими текущую ситуацию. В общем случае это соответствие носит символьный характер (даже когда можно воспользоваться понятием синонимии или при наличии несвязанных переменных в правилах) и дает результаты в рамках двузначной логики «все или ничего” (правило работает или нет). В случае же нечеткого правила это не так. фильтрация становится семантической, т. е. рассматривается соответствие между нечеткими множествами, выражающими смысл факта и смысл условной части правила. При этом оценка соответствия будет градуированной. С нечетким фактом А можно сопоставить описываемую правилом стандартную ситуацию А, не требуя, чтобы Тогда действенность правила оценивается с помощью двух показателей соответствия факта А ситуации А: меры возможности меры необходимости Более подробно процедура нечеткой фильтрации обсуждается в нашей работе [5] и гл. 6 Практически экстремальные значения показателей
Обработка на ЭВМ систем нечетких правил занимает больше времени, чем обработка систем обычных правил. Несмотря на это, применение систем нечетких правил (особенно когда обрабатывается информация с использованием различных шкал числовых значений) дает ряд преимуществ: можно моделировать неточную, например лингвистическую, информацию за счет представления различных смысловых оттенков и с помощью ограниченного числа правил (описывается лишь малое число стандартных ситуаций); удается избежать дискретности функционирования обычных систем продукционных правил, где полученные результаты могут сильно искажаться при переходе от одной стандартной ситуации к другой; правила могут работать даже тогда, когда реальная ситуация точно не соответствует предусмотренной, что часто бывает во многих практических случаях; нечеткая фильтрация позволяет провести классификацию числовых (возможно, и неточных) данных, когда соответствующие классы описываются именами нечетких множеств [70].
|
1 |
Оглавление
|