Стр. 39 - СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

37 Содержание
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Рис. 2.5. Диаграмма основных информационных потоков метода оптимизации
базы знаний
Кроме того, от эксперта требуется указать, на какое число сегментов следу-
ет разбить каждую входную переменную. Затем он задает начальные параметры
сегментации переменных, которые могут корректироваться во время обучения.
Возможно, выбранное число интервалов окажется недостаточным для решения
Файл с базой
знаний
Эксперт в
прикладной
области
Генерация нечеткой
сети логического
вывода
Исходная
база знаний
Конструктивный
алгоритм
оптимизации сети
Исходная сеть
Обучающая
выборка
Наблюдения
за объектами
исследования
Подготовка
данных
Факторизация сети
Оптимальная по E сеть
Вербализация сети
Сеть с оптимизированной
по Q структурой
Оценка и
модификация
правил экспертом
Новая
база знаний
Модифицированная
экспертом база знаний
Удовлетворяющая эксперта
база знаний
Коэффициенты
для вычисления E;
настройки ГА
параметрической
оптимизации
Пояснения:
E - критерий оптимальности
модели, равный ошибке
системы на обучающей
выборке;
Q - критерий структурной
сложности сети логического
вывода;
ГА - генетический алгоритм.
Фиксация экспертом
некоторых
параметров
базы знаний
База знаний с выборочно
фиксированными
параметрами