Чёткая подготовка задачи , которая должна решать система

27459
знаков
9
таблиц
78
изображений

1.1. Чёткая подготовка задачи , которая должна решать система

Знакомство конит с литовой

Выбор экспертов

Знакомство экспертов с копией

Знакомство эксперта с популярной методикой по искусственному интеллекту

Формирование с копии поля знания

Основной этап

накачка поля знания в режиме

командная работа косметолога – анализ протокола, определение связей между понятиями , готовит вопросы к эксперту

Подкачка поля знания – задача вопросов эксперту

Формализация концептуальной задачи.

Проверка полноты модели

Если модель неполная , то используется 2-ое приближение.


Лекция 12 10.12. 99.

Нечёткие множества

[10,40] – толщина изделий

малая [10;20]

средняя [20;30]

большая [30;40]


степень

принадл

1


0.7


0.1

х

10 15 40 толщина изделий

- нечёткое множество

х - универсальное множество

х - образуют совокупность пар А

- называется функцией принадлежности нечёткого множества .

Значения функции принадлежности для конкретного элемента Х называется

Степенью принадлежности

- носитель нечёткого множества

Нормальным нечётким множеством называется множество для которого




0.6


- нечёткое множество

Х - универсальное множество

Х - образуют совокупность пар А

: - называется функцией принадлежности нечёткого множества .

Значение функции принадлежности для конкретного элемента Х называется степенью

принадлежности

- носитель нечёткого множества

&

Нормальным нечётким множеством называется множество для каждого



0,6 x


Если приводить к нормальной форме => нужно поделить все её значения на .


Пример:


Пусть функция принадлежности задаётся целым числом от 10 до 40

Определить понятие малая толщина изделия.

1 . .

.

.

.

.

.

| | | | | | | | x x

10 11 12 13 14 15 16 17 18 18


Операции над нечёткими множествами

Объединение нечётких множеств

Пересечение нечётких множеств

Дополнение нечёткого множества


x x



A


x




Н

AB


x







ачало 12 и 13 лекции.





Декартовое произведение нечетких множеств.

A1,A2,….,An

x1,x2,…,xn

x1 X1 x2 X2 … xnXn

A1 xA2 x … xAn = {}

x (x1,x2,…,xn ) = min{A1 (x1), A2 (x2)…An (xn) }


A = {, , }

B = {, }

A xB = {, , , , , }

Возведение нечеткого множества в степень.

An = {}

A2 = con(A) - концентрация

A

1


x




A

1 A2

A0.5


0


Информация о работе «Инженерия знаний»
Раздел: Кибернетика
Количество знаков с пробелами: 27459
Количество таблиц: 9
Количество изображений: 78

Похожие работы

Скачать
27529
1
0

... и т.п., и шире - по допроектному и проектно-производственному снижению факторов расплаты (брак, аварии, загрязнение окружающей среды) стала превалировать над значимостью собственно проектирования. За рубежом в квалификации инженера ценятся знания и навыки по обеспечению связей производства с рынком (экономика, маркетинг, психология, социология). И если в принципе пока ещё инженер может обойтись ...

Скачать
21599
0
0

... используя технику, попадаешь от нее в зависимость, утрачиваешь свободу действий. Дескать, техника, конечно, облегчает жизнь и делает ее комфортнее, но плата за это непомерна — человеческое «я» порабощается. Проблема ответственности Понятие «свобода» известно давно — еще до нового летоисчисления. В Европе-оно приобрело свой философский статус в поучениях Сократа, в работах Платона и Аристотеля, ...

Скачать
48226
41
6

... разработка теоретического и практического материала для обеспечения доступного изучения соответствующих разделов по дисциплине Инженерия Знаний, а именно: представления знаний об объектах, представлении и использовании знаний об отношении между объектами, а также организации обобщенной информации на основе использования мультииерархической таксономической структуры. Практические разработки данного ...

Скачать
20877
0
3

... к указанной выше категории, поскольку в системе задана основная структура знаний, кото­рая корректируется последовательно по отдельным данным. Ярким примером применения этого метода приобретения знаний могут также служить системы распознавания образов (обсуждавшиеся ранее в другом докладе). В них ясно просматривается основной принцип этого метода - в ходе обучения нейронная сеть автоматически по ...

0 комментариев


Наверх