русс | укр

Языки программирования

ПаскальСиАссемблерJavaMatlabPhpHtmlJavaScriptCSSC#DelphiТурбо Пролог

Компьютерные сетиСистемное программное обеспечениеИнформационные технологииПрограммирование

Все о программировании


Linux Unix Алгоритмические языки Аналоговые и гибридные вычислительные устройства Архитектура микроконтроллеров Введение в разработку распределенных информационных систем Введение в численные методы Дискретная математика Информационное обслуживание пользователей Информация и моделирование в управлении производством Компьютерная графика Математическое и компьютерное моделирование Моделирование Нейрокомпьютеры Проектирование программ диагностики компьютерных систем и сетей Проектирование системных программ Системы счисления Теория статистики Теория оптимизации Уроки AutoCAD 3D Уроки базы данных Access Уроки Orcad Цифровые автоматы Шпаргалки по компьютеру Шпаргалки по программированию Экспертные системы Элементы теории информации

Виды неопределенности

В предыдущих примерах все знания были определенными. Утверждениями были или ИСТИНА, или ЛОЖЬ. Однако в жизни имеется тенденция к “нечеткости” в представлении знаний. Тем не менее, на основании неточных данных часто можно делать вполне определенные умозаключения. Для этого приходится рассматривать комбинацию элементов знаний, а также значения их определенности и в результате выводить новые знания и давать оценку их определенности.


Человек делает необходимые умозаключения в подобных условиях ежедневно: ставит медицинские диагнозы и назначает лечение, руководствуясь симптомами; выясняет причины плохой работы двигателя по акустическому шуму; правильно понимает обрывки фраз естественного языка; узнает друзей по их голосам и тп. Знаниям, которыми оперирует человек в указанных случаях, присуща неопределенность.

Рисунок 6.1 Виды неопределенности

Неопределенность может порождаться неполнотой описания ситуации, вероятностным характером наблюдаемых событий, неточностью представления данных, многозначностью слов естественного языка, использованием эвристических правил вывода и др. Наиболее важные виды неопределенности можно представить в виде дерева (Рисунок 6.1 ) [64].

На первом уровне дерева изображены термины, представляющие качественную оценку характера неопределенности. Неопределенность может быть связана либо с неполнотой знаний, либо с их неоднозначностью. Неполнота знаний возникает, когда собрана не вся информация, необходимая для построения выводов. Неоднозначность означает, что истинность тех или иных высказываний не может быть установлена с абсолютной достоверностью. Она порождается либо физическими причинами (физическая неопределенность), либо лингвистическими (лингвистическая неопределенность). Физическая неопределенность может быть связана со случайностью событий, ситуаций, состояний объекта или неточностью представления данных. Лингвистическая неопределенность связана с использованием естественного языка для представления знаний, имеющих качественный характер, и возникает из-за множественности значений слов (полисемия) и смысла фраз. Например, "Двигатель часто перегревается" или "Ваня уже большой". В этих примерах неоднозначность обусловлена нечеткостью понятий "часто" и "большой". Или, например, "Он встретил ее на поляне с цветами". Как он ее встретил: с цветами или без цветов? Такого рода неопределенности присутствуют в системах, на поведение которых в значительной степени влияют суждения человека. При анализе неопределенности смысла фраз выделяют синтаксическую, семантическую и прагматическую неопределенности [65].

Рассмотренная схема видов неопределенности в определенной степени условна. В реальных системах указанные виды неопределенности могут накладываться один на другой. Например, физическая неопределенность может усложняться лингвистической неопределенностью.

Часто указанные выше виды неоднозначности не выделяют в отдельные группы, а рассматривают в рамках одного термина "ненадежные знания"[66]. Основополагающим понятием, используемым при построении моделей вывода на таких знаниях, является понятие достоверности. Достоверность выводов на основе ненадежных знаний может быть определена с помощью различных подходов. Наиболее часто используются: вероятностная байесовская логика, коэффициенты уверенности, нечеткая логика, теория Демпстера-Шефера.

Неполнота знаний приводит к необходимости осуществления немонотонных выводов. Для формальной обработки знаний, характеризуемых неполнотой, используются логика умолчания Рейтера, немонотонная логика Мак-Дермотта и Доила, системы поддержания значений истинности.

Просмотров:

Вернуться в оглавление:Экспертные системы



Карта сайта Карта сайта укр


Уроки php mysql Программирование

Онлайн система счисления Калькулятор онлайн обычный Инженерный калькулятор онлайн Замена русских букв на английские для вебмастеров Замена русских букв на английские

Аппаратное и программное обеспечение Графика и компьютерная сфера Интегрированная геоинформационная система Интернет Компьютер Комплектующие компьютера Лекции Методы и средства измерений неэлектрических величин Обслуживание компьютерных и периферийных устройств Операционные системы Параллельное программирование Проектирование электронных средств Периферийные устройства Полезные ресурсы для программистов Программы для программистов Статьи для программистов Cтруктура и организация данных


 


Полезен материал? Поделись:

Не нашли то, что искали? Google вам в помощь!

 
 

© life-prog.ru При использовании материалов прямая ссылка на сайт обязательна.