Стр. 50 - СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Упрощенная HTML-версия
[
Введите текст]
48
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
лее трех входных связей. Оценим эффективность данного подхода при структур-
ной оптимизации нечеткой сети логического вывода. Рассмотрим сеть, имею-
щую четыре входа и один выход, которой соответствует единственное правило:
1.
ЕСЛИ
е1
И
е2
И
е3
И
е4
ТО
е5
.
Изменим ее структуру в соответствии с введенным требованием:
1.
ЕСЛИ
е1
И
е2
И
е3
ТО
е6
;
2.
ЕСЛИ
е6
И
е4
ТО
е5
.
В результате увеличилось число узлов и связей, а вместо выделения усто-
явшихся сочетаний посылок произошла случайная группировка входных сигна-
лов. Это объединение не отражает реальные тенденции из прикладной области и
может лишь запутать эксперта, оценивающего полученную сеть. Очевидно, что
логическая прозрачность сети понизилась. Этот вывод поддерживает и измене-
ние значения предложенного выше критерия оптимальности с 4 до 5, то есть ог-
раничение числа входных связей узлов при оптимизации сетей логического вы-
вода не имеет смысла.
С целью получения оптимальной по структуре сети применяется алгоритм
факторизации, приведенный в третьей главе настоящей работы.
9.
На заключительном этапе происходит вербализация сети, т.е. преобразо-
вание ее в базу знаний по следующему алгоритму:
1)
элементы типа "Входной" преобразуются во входные факты с теми же име-
нами;
2)
элементы типа "Входная переменная" преобразуются в лингвистические пе-
ременные со скорректированными в результате оптимизации параметрами
сегментации;
3)
нечеткие элементы типа "И" ("ИЛИ") преобразуются в продукционные пра-
вила с соответствующими весами и знаками посылок. Именами посылок
служат имена элементов, от которых идут связи, за исключением связей от
элементов типа "Сегмент". Такие посылки получают вербализацию в виде:
