Представление и использование нечетких знаний

Дата добавления: 2014-11-24 | Просмотров: 1782

Знания не всегда могут быть описаны точно, чаще встречаются «нечеткие» знания. Все нечеткости можно классифицировать следующим образом: недетерминированность выводов, многозначность, ненадежность, неполнота, нечеткость или неточность.

Недетерминированное управление выводом необходимо потому, что знания накапливаются фрагментарно, и нельзя заранее определить цепочку логических выводов, в которых они используются.

Многозначностьинтерпретации – обычное явление в таких случаях, как понимание естественных языков и распознавание изображений и речи. Для устранения многозначности часто используют более широкий контекст и семантические ограничения, также широко используется метод релаксации.

Ненадежные знания и выводыприменяют в том случае, когда знания и факты трудно представить только двумя значениями – истина или ложь. Существуют знания, достоверность которых, например, 0,8. Такую ненадежность представляют часто с помощью использования коэффициентов уверенности, с помощью модификаций метода Байеса, нечеткой и вероятностной логик.

Примеров неполных знаний можно привести множество. Так можно перечислить все предметы, которые находятся в комнате, но того, чего в ней нет перечислить невозможно. Неполные знания изучают методами немонотонной логики.

Нечеткие множества и выводы используют при изучении нечетких множеств, т.е. множеств без уточнения их границ. Нечеткие выводы содержат множество правил, представленных как нечеткие множества. Для решения задач на нечетких множествах вводят функцию принадлежности.