Стр. 41 - СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

39 Содержание
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
ной информации о прикладной области и участия эксперта на различных этапах
формирования базы знаний. При этом следует учитывать, что представитель-
ность выборки – это желаемое качество, приводящее к более быстрому заверше-
нию обучения. А в случае недостатка предварительных знаний представитель-
ность выборки становится обязательным условием получения полной и точной
базы знаний.
3. Исходная база знаний однозначно преобразуется в нечеткую сеть логиче-
ского вывода по следующему алгоритму:
1) входные факты преобразуются в элементы типа "Входной" с теми же име-
нами. Они включаются в список входов сети;
2) лингвистические переменные заменяются элементами типа "Входная пере-
менная" с определенными параметрами сегментации и названиями сегментов.
Кроме того, для каждой связи, идущей от такого элемента, создается элемент
специального типа "Сегмент", с выхода которого сигнал подается на вход опре-
деленного (и только одного) нечеткого элемента. Величина сигнала будет рас-
считываться как значение функции принадлежности, соответствующей интерва-
лу, на который указывает элемент типа "Сегмент", при данном значении входной
величины. Элементы типа "Входная переменная" включаются в список входов
сети;
3) каждое правило заменяется нечетким элементом типа "И" либо "ИЛИ", на-
званным по имени факта-вывода, указанного в правой части. Отрицание посылок
и их веса учитываются в знаках и весах соответствующих связей. Если несколь-
ко правил содержали один и тот же вывод, к именам элементов добавляются но-
мера в соответствии с порядком обработки (для исключения дублирования
имен), а их выходы соединяются положительными связями с единичными веса-
ми с входами дополнительного элемента типа "ИЛИ", названного по имени фак-
та-вывода;