4.4. КРАТКИЙ ОБЗОР СУЩЕСТВУЮЩИХ РАБОТ И СИСТЕМ

До недавнего времени имелось мало систем приближенного вывода на основе теории возможности, причем в большинстве из них использовалась лишь незначительная часть результатов, изложенных в настоящей главе. Впервые одна из форм обобщенного правила «модус поненс”, опирающаяся на идею Заде [50], применялась при выполнении нечетких правил в работе Мамдани [25], который применил ее к задаче управления непрерывными процессами в промышленном производстве. В других формах нечеткие правила

использовались в медицинской диагностике [1, 24, 41, 57, 58], а также в системах поддержки принятия управленческих решений [16, 48]. Различные формы построения обобщенного правила «модус поненс”, применяемые этими авторами, отличаются по виду эмпирически выбираемой операции импликации в формуле (4.64), причем этот выбор производится независимо от вида операции в качестве которой обычно берется операция . Мицумото и др. [29, 30] провели сравнение многочисленных форм обобщенного правила «модус поненс” при различных операциях импликации также работы [3,49]).

Схемы рассуждений с неопределенными правилами нашли применение в медицинских экспертных системах SPHINX и PROTIS [42] (см. также в информационно-поисковой системе [44], а также в общей машине вывода Все эти схемы находятся в рамках многозначной логики. Таким же образом исследовались правила отделения на основе нечетких значений истинности [7]. Похожий подход применял Цукамото [46] в задачах управления технологическими процессами. Этот метод в вычислительном плане эквивалентен обобщенному правилу «модус поненс” в виде (4.66), (4.67) (см. работу [13]) Машина вывода TAIGER [67] основана на матричной обработке информации, содержащей неопределенность, с помощью степеней возможности (см. разд. 2.1.6 и работу [66]). она опробована в задачах анализа финансирования. Работы, где одновременно рассматривались бы нечеткие и неопределенные правила, все еще очень редки. Так, в работе [22] анализируется задача обработки нечеткой и неопределенной информации в экспертной системе с продукционными правилами, используемой в строительстве (система SPERIL [21]); авторы оценивают неопределенность с помощью функций доверия в смысле Шейфера, рассматриваемых применительно к нечетким событиям [20]. В работах [27, 28] предлагается единый подход к анализу неточности и неопределенности в рамках теории возможностей, ориентированный на применение к экспертным системам в геологии; этот подход иллюстрируется на небольшом примере оценки кандидатур в следующем разделе Программа, реализующая соответствующий (общий) механизм вывода, названный SPII [73], приведена в приложении к гл. 4.

Среди общих подходов, которые могут использоваться при разработке экспертных систем, содержащих нечеткие правила, следует отметить метод нечеткой фильтрации [5], который позволяет решать задачу выбора продукционных правил с неточной или нечеткой условной частью, а также метод нечетких запросов при обращении к базе неточных или нечетких данных (см. гл [6]).

Читатель, интересующийся общим состоянием вопроса применения подходов, основанных на нечетких множествах, в области разработки систем вывода, отсылается к работе [75].