66540

Моделі та методи обробки нечітких знань. Нечіткі множини

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

При розробці інтелектуальних систем знання про конкретну предметну область, для якої створюється система, рідко бувають повними й абсолютно достовірними. Навіть кількісні дані, отримані шляхом досить точних експериментів

Украинкский

2014-11-30

31.77 KB

3 чел.

Міністерство освіти і науки України

Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя

кафедракомп’ютерних наук

Лабораторна робота №5

Моделі та методи обробки нечітких знань.

Нечіткі множини.

 Виконав

 cтудент групи СНс-33

Михалевич М.М.

Перевірив

 Фалендиш В.В.

Тернопіль, 2011

Тема роботи:Моделі та методи обробки нечітких знань. Нечіткі множини.

Мета роботи:Вивчення основних понять нечітких множин і способів їх представлення.

Теоритичні відомості

При розробці інтелектуальних систем знання про конкретну предметну область, для якої створюється система, рідко бувають повними й абсолютно достовірними. Навіть кількісні дані, отримані шляхом досить точних експериментів, мають статистичні оцінки вірогідності, надійності, значимості і т.д. Інформація, якою заповнюються експертні системи, отримується у результаті  опитування експертів, думки яких є суб’єктивними і можуть розходитися. Поряд із кількісними характеристиками в базах знань інтелектуальних систем повинні зберігатися якісні показники, евристичні правила, текстові знання і т.д. При обробці знань із застосуванням механізмів формальної логіки виникає протиріччя між нечіткими знаннями і чіткими методами логічного виведення. Розв’язати це протиріччя можна шляхом подолання нечіткості знань (коли це можливо) або використанням спеціальних методів подання й обробки нечітких знань.

Зміст терміна нечіткість багатозначний та включає такі основні компоненти: недетермінованість висновків, багатозначність інтерпретації, ненадійність знань і висновків, неповнота знань і немонотонна логіка, неточність знань.

Основні поняття нечіткості

Недетермінованість висновків – це характерна риса більшості систем штучного інтелекту. Недетермінованість означає, що заздалегідь шлях вирішення конкретної задачі в просторі її станів визначити неможливо. Тому в більшості випадків методом проб і помилок вибирається деякий ланцюжок логічних висновків, що узгоджуються з наявними знаннями, а у випадку якщо він не приводить до успіху, то організується перебір з поверненням для пошуку іншого ланцюжка і т. д. Такий підхід припускає визначення деякого первісного шляху. Недетермінованість висновків варто враховувати при розробці ефективних способів подання і збереження знань, а також при побудові методів пошуку й обробки знань, що дозволяють одержати рішення задачі за найменше число кроків. Для побудови таких методів звичайно застосовуються евристичні метазнання (знання про знання).

Багатозначність інтерпретації – звичайне явище в задачах розпізнавання. При розумінні природної мови серйозними проблемами стають багатозначність змісту слів, їхня підпорядкованість, порядок слів у реченні і т.п. Проблеми розуміння змісту виникають у будь-якій системі, що взаємодіє з користувачем природною мовою. Розпізнавання графічних образів також пов’язано з вирішенням проблеми багатозначної інтерпретації. При комп’ютерній обробці знань багатозначність необхідно усувати шляхом вибору правильної інтерпретації, для чого розроблено спеціальні методи.

Ненадійність знань і висновків означає, що для оцінки вірогідності знань не можна застосувати двобальну шкалу (1 – абсолютно достовірні знання, 0 – недостовірні знання). Для більш тонкої оцінки вірогідності знань застосовується імовірнісний підхід, заснований на теоремі Байєса, і інші методи (наприклад, метод висновків з використанням коефіцієнтів упевненості). Широке застосування на практиці одержали нечіткі висновки, які будуються на базі нечіткої логіки, що веде своє походження від теорії нечітких множин.

Неповнота знань і немонотонна логікаАбсолютно повних знань не буває, оскільки процес пізнання нескінченний. У зв’язку з цим стан бази знань повинний змінюватися з часом. На відміну від простого додавання інформації, як у базах даних, при додаванні нових знань виникає небезпека одержання суперечливих виcновків: тобто висновки, отримані з використанням нових знань, можуть спростовувати ті, що були отримані раніше. Ще гірше, якщо нові знання будуть знаходитися в протиріччі з старими, тоді механізм висновку може стати непрацездатним.

Більшість експертних систем першого покоління були засновані на моделі закритого світу, обумовленій застосуванням апарату формальної логіки для обробки знань. Модель закритого світу припускає твердий добір знань, що включаються в базу, а саме: база знань заповнюється винятково вірними поняттями, а усе, що ненадійно або невиразно, свідомо вважається помилковим. Така модель має обмежені можливості подання знань і таїть у собі небезпеку одержання протиріччя при додаванні нової інформації. Недоліки моделі закритого світу пов’язані з тим, що формальна логіка виходить з передумови, відповідно до якої набір визначених у системі аксіом (знань) єповним (теорія є повною, якщо кожний її факт можна довести, виходячи з аксіом цієї теорії). Для повного набору знань справедливість раніше отриманих висновків не порушується з додаванням нових фактів. Ця властивість логічних висновків називається монотонністю.На жаль, реальні знання, що закладаються в експертні системи, украй рідко бувають повними.

Неточність знань. Відомо, що кількісні дані (знання) можуть бути неточними, при цьому існують кількісні оцінки такої неточності (довірчий інтервал, рівень значимості, ступінь адекватності і т.д.). Лінгвістичні знання також можуть бути неточними. Для врахування неточності лінгвістичних знань використовується теорія нечітких множин. Фактично нечіткість може бути ключем до розуміння здатності людини справлятися з задачами, що занадто складні для вирішення на ЕОМ. Розвиток досліджень в області нечіткої математики призвів до появи нечіткої логіки і нечітких висновків, що виконуються з використанням знань, представлених нечіткими множинами, нечіткими відношеннями, нечіткими відповідностями

Завдання до лабораторної роботи №5

Завдання:Нехай V–номер варіанта студента. Визначимо:

де round(x)функція округлення.

Сформувати нечіткі множини:

, , .

Результати виконання

V= 16; V1= 5

У результаті виконання лабораторної роботи були сформовані наступні нечіткі множини:

Висновок: На цій лабораторній роботі я ознайомився з поняттям нечіткої множини, а також з способами їх представлення.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

20764. Изучение процесса сварки плавлением. Выбор режима ручной дуговой сварки конструкций из стали 267.5 KB
  Сварка металлов Лабораторная работа №14 Изучение процесса сварки плавлением. Выбор режима ручной дуговой сварки конструкций из стали Цель работы: ознакомиться с процессом зажигания и строением электрической сварочной дуги обозначением покрытых электродов устройством и работой сварочного трансформатора и выпрямителя выбором режима и технологии дуговой сварки покрытыми электродами. Классификация и обозначение покрытых электродов для ручной дуговой сварки Покрытые электроды для ручной дуговой сварки классифицируют по назначению виду и толщине...
20765. Выбор режима полуавтоматической дуговой сварки в углекислом газе 181.34 KB
  Общие сведения 1 Cущность промесса дуговой сварки в углекислом газе Дуговая сварка в углекислом газе является одним из способов сварки в защитных газах. Зашита расплавленного металла сварочной ванны осуществляется струей углекислого газа подаваемого в зону дуги в зазор между мундштуком 2 и соплом 3 горелки для дуговой сварки. Для сварки используется техническая углекислота Рис.
20766. Анализ влияния режима автоматической дуговой сварки под флюсом на форму и размеры шва 179.25 KB
  Сущность процесса дуговой сварки под флюсом Сварка под флюсом выполняется электрической дугой горящей под толстым 3050 мм слоем гранулированного плавленного или керамического сварочного флюса. При автоматической сварке электродная проволока со скоростью равной скорости ее плавления подается в зону сварки осуществляется подача флюса в требуемом количестве и перемещение трактора вдоль кромок свариваемых заготовок с требуемой скоростью сварки рис. Схемы процесса сварки а и электрической дуги б под флюсом При горении дуги 3 рис.
20767. Определение остаточных деформаций при дуговой сварке 85.43 KB
  Для выполнения работы необходимы стальная пластинка размерами 135x22x5 мм марки СтЗ штангенциркуль два индикатора часового типа с приспособлениями для измерения длины и пригиба пластины электроды сварочный пост дуговой сварки с вольтметром и амперметром для регистрации сварочного тока весы с разновесами 0200 г секундомер. Для момента конца сварки заменяем действительное почти экспоненциальное распределение температуры по ширине образца рис. Часть I шириной b находится в состоянии повышенной пластичности часть II шириной h в течение...
20768. Расчет режима и осуществление контактной стыковой и точечной сварки низкоуглеродистой стали 249.61 KB
  Расчет режима и осуществление контактной стыковой и точечной сварки низкоуглеродистой стали Цель работы: ознакомиться с сущностью процесса контактной сварки устройством и работой машин для контактной стыковой и точечной сварки выбором режима и технологией процесса сварки низкоуглеродистой стали. Машина для стыковой сварки МС802; машины для точечной сварки стационарная МТ601 и подвесная R6421T; заготовки из углеродистой стали СтЗ стержни ø15x100; пластины 20x150x2. Сущность процесса и особенности стыковой и точечной контактной сварки При...
20769. Изучение процесса газокислородной сварки и резки 146.72 KB
  Сущность процесса газовой сварки и резки строения газосварочного пламени. Схемы процесса газовой сварки а и ацетиленокислородного пламени б Сварку выполняют нормальным ацетиленокислородным пламенем имеющим наиболее высокую температуру до 3150 С. В некоторых случаях для сварки а особенно для резки используют другие горючие газы дающие при горении смеси с кислородом иную температуру пламени: водород 24002600 С пропанобугановая смесь 24002500 С метан 21002200 С природный газ 2000 2300 С.
20770. Контроль качества сварных соединений 137.64 KB
  К дефектам формы и размеров шва рис.38 относятся неравномерность ширины и высоты усиления шва неполномерность шва бугристость седловины и т. Недостаточное сечение шва снижает его прочность а при чрезмерно большом увеличиваются внутренние напряжения и деформации. Дефекты формы и размеров шва: а неполиомериость шва; б неравномерность ширины стыкового шва; в неравномерность катета углового шва по длине Рис.
20771. Устройство токарно-винторезного станка, выполняемые на нем работы, принадлежности и инструменты 225.74 KB
  Рис. Токарновинторезный станок Основные узлы и движения станка 16К20 В передней бабке 1 рис. Краткая техническая характеристика станка Наибольший диаметр обрабатываемой заготовки над станиной мм 400 Наибольший диаметр заготовки обрабатываемой над нижней кареткой суппорта мм 220 Наибольший диаметр обрабатываемого прутка мм 53 Наибольшая длина обрабатываемой заготовки мм 71010001400 Частота вращения шпинделя мин1 1251600 Число частот вращения шпинделя 22 Подача мм об: продольная 00528 поперечная 002514 Нарезаемые резьбы:...
20772. Кинематика токарно-винторезного станка 16К20 126.96 KB
  В станках применяются передачи вращательного движения ременные цепные зубчатые червячные и др. и преобразующие вращательное движение в поступательное реечные винтовые и ДР Основным кинематическим параметром передачи вращательного движения является передаточное отношение которое показывает во сколько раз больше меньше частота вращения одного вала по сравнение с другим. Общее передаточное отношение кинематической пени вращательного движения определяется произведением передаточных отношений отдельных передач входящих в данную цепь...