Стр. 67 - СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
Упрощенная HTML-версия
65
СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.
ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
= 1, 2, 3
–
–
1, 2
= 1, 2 ( , ).
Выигрыш от единственной найденной общей части:
В полученном после выделения сочетания списке нет пересечений, со-
держащих более одной посылки. На этом факторизация окончена. Общий выиг-
рыш составил 11.
Результирующий список правил:
1.
ЕСЛИ И ТО .
2.
ЕСЛИ И ТО .
3.
ЕСЛИ И ТО .
4.
ЕСЛИ И ТО .
5.
ЕСЛИ И ТО .
Структурная сложность соответствующей нечеткой сети уменьшилась с 28
до 17.
Следует отметить, что применение другого критерия оптимальности, равно-
го сумме всех связей (аналогично цене схемы при факторизации системы буле-
вых функций), приведет к останову алгоритма после первого же выделения соче-
тания посылок, так как уменьшения общего числа связей (равного 13) не проис-
ходит на следующем шаге. Не будет выделено наблюдаемое в двух правилах
сочетание . Этот пример подтверждает недостаточную эффективность подоб-
ного упрощенного критерия структурной сложности.
Приведенный алгоритм факторизации необязательно приведет к оптималь-
ной сети. Например, для сети на рис. 3.5 со сложностью
Q
= 13 в результате фак-
торизации будет получена сеть с
Q
= 11 (рис. 3.6). Однако применением эквива-
лентных преобразований можно получить сеть со сложностью
Q
= 7 (рис. 3.7).
Рис. 3.5. Исходная сеть со сложностью
Q
= 13
1
Z
3
Z
3
A
1
Z
3
( ) 2
q Z
=
3
Z
4
e
7
e
y
5
e
7
e
y
6
e
8
e
y
3
e
8
e
7
e
1
e
2
e
8
e
3
Z
e
4
e
6
e
5
y
e
1
e
2
e
3
e
7
