63
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
,
где
;
;
,
то нечеткая сеть может быть модифицирова-
на путем введения нового нечеткого элемента типа "И" с условной частью ,
весом
и именем, сгенерированным по тем же правилам, что применялись
на шестом этапе создания нечеткой модели. При совпадении какого-либо из
множеств с (
)
нет необходимости вводить новый элемент. Условные
части
будут заменены объединениями
,
где
при
или
при
(
–
добавочная посылка с параметрами
,
0
σ
=
и
0
ρ
=
равным имени нового элемента или элемента, условная часть
которого совпала с ).
3.
Для каждого найденного пересечения рассчитывается выигрыш
в
значении критерия , получаемый при выделении соответствующего сочетания
посылок в новый элемент. Данный выигрыш находится как разность между зна-
чением критерия структурной сложности до выделения ( ) и после ( ):
,
(3.2.1)
,
(3.2.2)
,
(3.2.3)
где
–
сложность части сети, затронутой факторизацией, т.е. состоящей из
элементов с условиями
; –
сложность остальной части сети, не участ-
вующей в факторизации; – сложность затронутой факторизацией части сети
после выделения устойчивого сочетания посылок.
Тогда:
.
(3.2.4)
( )
(
)
∑
=
=
m
i
i
z n
Q
1
2
исх
1
,
(3.2.5)
( )
(
)
( )
(
)
∑
=
+
=
m
i
i
p
z n
e n Q
1
2
'
исх
2
исх
'
1
,
(3.2.6)
здесь
( )
i
z n
исх
–
число исходящих связей элемента с именем, совпадающим с на-
званием посылки
;
( )
p
e n
исх
–
число исходящих связей нового элемента;
( )
i
z n
'
исх
–
число исходящих связей элемента с именем, совпадающим с названием
посылки , после выделения.
( )
( )
( )
1
исх
исх
'
исх
+
−
=
p
i
i
e n z n z n
.
(3.2.7)
Тогда:
1
k
j
j
A Z
=
= ≠∅
1
{ ,..., }
m
Z z z
=
i
z
∈
H
1,...,
i
m
=
Z
1
w
=
Z
j
A Z
=
j
A
'
j
A Z
'
j
A
= ∅
j
A Z
=
(
)
'
\
{ }
j
j
p
A A Z e
=
j
A Z
≠
p
e
∉
H
1
w
=
Z
Z
( )
q Z
Q
Q
'
Q
'
q Q Q
= −
1
2
Q Q Q
= +
'
'
1
2
Q Q Q
= +
1
Q
1
,...,
k
A A
2
Q
'
1
Q
'
'
1
2
1
2
1
1
(
) (
)
q Q Q Q Q Q Q
= + − + = −
i
z
i
z