29
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
ние на вывод. Еще одна посылка правила берется с отрицанием. В правиле 4
одна посылка имеет вес 0,9, т.е. учитывается практически наравне с другой
посылкой. Остальные веса правил и посылок равны 1 (это значения по умол-
чанию и в базе знаний явно не указаны).
2.2.
Математическая модель нечеткой сети логического вывода
В предлагаемом подходе структурно-параметрической оптимизации под-
вергается не база знаний непосредственно, а эквивалентная ей сеть нечеткого
вывода (по-другому называемая нечеткой нейронной или гибридной сетью), со-
стоящая из нечетких нейроподобных элементов
, соединенных опреде-
ленным образом. В общем случае искусственный нейрон – это базовый процес-
сорный элемент, реализующий скалярную функцию векторного аргумента:
(
)
1
,..., ,
n
y f x x
=
λ
,
(2.2.1)
где
y
значение на выходе элемента;
i
x
значение
i
-
го входного сигнала
(
)
n i
,1
;
λ
множество параметров, соответствующее типу нейрона.
Способ преобразования БЗ в сеть и обратного преобразования (вербализа-
ции) описывается в следующем разделе, а сейчас приведем математические мо-
дели сети и составляющих ее элементов.
Каждый элемент сети (искусственный нейрон) имеет уникальное имя, опре-
деляемое именами правил и входных параметров исходной базы знаний, либо
сгенерированное во время процесса обучения (см. следующий раздел). Часть
нейронов описывает входные переменные, другие играют роль продукционных
правил. С учетом этого был сформирован набор необходимых типов элементов.
2.2.1.
Нечеткий элемент типа "ИЛИ"
Такой элемент может иметь несколько входных и выходных связей. Если
интерпретировать входные сигналы нейрона как степени истинности посылок
(
СИ), а выходной – как СИ гипотезы, то можно считать, что при работе нейрона
происходит логический вывод. Приведем один из возможных вариантов матема-
тической модели нечеткого нейрона типа "ИЛИ", именно он используется в
предлагаемой системе:
)
,...,
,
max(
σ
2
σ
2 1
σ
1
2
1
n
n
w x w xw x
wy
n
⋅ =
,
(2.2.2)
=
=
=
1
σ
если ,
1
0
σ
если ,
σ
x
x
x
,
(2.2.3)
1...,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30 32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,...88