Головна |
При формалізації знань досить часто зустрічаються якісні знання, наприклад, висока температура при грипі, слабке світіння нитки розжарювання, молодий дипломат і т. Д. Для формального представлення таких якісних знань американський математик, професор інформатики в Університеті в Берклі (Каліфорнія) Лофті А. Заде (Іран) запропонував в 1965 році формальний апарат нечіткої (fuzzy) логіки [38].
Нечітка підмножина N безлічі M визначається як безліч впорядкованих пар N = {?N(X) / x}, де ?N(X) - характеристична функція приналежності (або просто функція приналежності), що приймає значення в інтервалі [0, 1] і вказує ступінь (або рівень) приналежності елемента x підмножині N. Таким чином, нечітка множина N можна записати як
nN = ? (? (Xi) / Xi), I = 1де Xi - I-е значення базової шкали, а знак "+" не є позначенням операції додавання, а має сенс об'єднання.
Визначимо лінгвістичну змінну (ЛП) як змінну, значення якої визначається набором словесних характеристик деякого властивості. Наприклад, ЛП "вік" може мати значення
ЛП = МЛВ, ДВ, ОВ, ЮВ, МВ, ЗВ, ПВ, СВ,позначають вік дитячий, дитячий, підлітковий, юнацький, молодий, зрілий, похилий і старий, відповідно. Безліч M - це шкала прожитих людиною років [0..120]. Функція приналежності визначає, наскільки ми впевнені, що дана кількість прожитих років можна віднести до даного значення ЛП. Припустимо, що якимось експертом до молодого віку віднесені люди у віці 20 років зі ступенем впевненості 0,8, у віці 25 років зі ступенем впевненості 0,95, у віці 30 років зі ступенем впевненості 0,95 і в віці 35 років зі ступенем впевненості 0,7. Отже:
? (X1) = 0,8; ? (X2) = 0,95; ? (X3) = 0,95; ? (X4) = 0,7;Значення ЛП = МВ можна записати:
МВ = ? (X1) / X1 + ? (X2) / X2 + ? (X3) / X3 + ? (X4) / X4 == 0,8 / X1 + 0,95 / X2 + 0,95 / X3 + 0,7 / X4 .Таким чином, нечіткі множини дозволяють враховувати суб'єктивні думки окремих експертів. Для більшої наочності покажемо безліч МВ графічно за допомогою функції приналежності (рис. 2.7).
Мал. 2.7. Графік функції приналежності
Для операцій з нечіткими множинами існують різні операції, наприклад, операція "нечітке АБО" (інакше) задається в логіці Заде [39], [40]:
? (x) = max (?1(X), ?2(X))і при імовірнісному підході так:
? (x) = ?1(X) + ?2(X) -?1(X) · ?2(X).Існують і інші операції над нечіткими числами, такі як розширені бінарні арифметичні операції (додавання, множення тощо.) Для нечітких чисел, що визначаються через відповідні операції для чітких чисел з використанням принципу узагальнення і т. Д.
Як ми побачимо надалі, нечіткі множини (інша назва - м'які обчислення) дуже часто застосовуються в експертних системах. Нечітка логіка застосовується як зручний інструмент для управління технологічними та індустріальними процесами, для інтелектуального домашнього господарства та електроніки розваги, в системах виявлення помилок і інших експертних системах. Розроблено спеціальні засоби нечіткого виведення, наприклад, інструментальне засіб Fuzzy CLIPS. Нечітка логіка була винайдена в Сполучених Штатах, і зараз швидке зростання цієї технології почався в Японії, Європі і тепер знову досяг США.
Розвитком цього напрямку є реалізації в системах подання знань НЕ-факторів: неповнота, неточність, недовизначеність, неоднозначність, некоректність та ін. [41].
Завершуючи лекцію по СПЗ, слід зазначити наступне. Системи представлення знань і технології роботи зі знаннями продовжують розвиватися. Читач може самостійно познайомитися з новою мовою опису декларативних знань (ЯОДЗ) і технологією функціонально-орієнтованого проектування (ФОП-технологією) для вирішення інформаційно-складних задач в роботах [42], [43].
Крім традиційних мов (LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ) і інструментальних засобів (LOOPS, KEE, ART) для представлення знань в даний час з'являються нові веб-орієнтовані версії ІС [44]. Досить популярними стали кошти на базі JAVA: системи Exsys Corvid, JESS. Мова HTML став основою для представлення знань в середовищі Інтернет [3]. З такими сучасними засобами, як система G2 і система CLIPS, читач зможе познайомитися в лекціях 6 і 7.
Лабораторна робота №13
"Дослідження коду програм"
Мета заняття:
- Поглібіті и закріпіті знання з архітектури МП Платформи х86 и навички его програмування;
- Придбати практичні навички в дослідженні коду програм з Використання АРІ-функцій під Win32 для МП Платформи х86.