Квазилогика артимышления база знаний

• А вот в экспертных системах нечёткий вывод - норма жизни
  Грубо говоря, когда вы отвечаете "да" или "нет" - вас чёткая логика.
  А когда вы отвечаете -0,5 это означает, что степень вашей уверенности в "нет" - 50%
  То есть вместо "да" и "нет" используем числа в диапазоне [-1;+1]/
  С "Акинатором" играли? Простая игрушка, в сущности, но и там нечёткая логика.
• Правила типа "Если A, то B" (где A — условие, B — следствие) - это импликации, из них состоит База Знаний (БЗ) классических экспертных систем, основанных на логическом выводе.
• Именно для систем такого типа разработаны схемы приближённых рассуждений, т.е. нечёткий логический вывод.
  1.0 Каждое правило из БЗ имеет очень простой вид
• 1.2.Например, правило из автопилота истребителя:
  
• 1.3.«Если (класс угрозы — МИГ-21, и местонахождение угрозы — впереди, и близость угрозы — рядом), то (открыть огонь).
• 2.0 Вот правило из медицинской экспертной системы MYCIN:
  
• 2.1 «Если (реакция микроорганизма положительная, и форма микро-организма — кокк, и структура — звенья), то (с вероятностью 0,7 этот микроорганизм — стрептококк).
  

Тут на самом деле не вероятность, а коэффициент определённости (достоверности) правила, который нужен для нечёткого логического вывода..

Каждое правило само по себе очень простое, проблема в том, что в реальной ЭС, они организованы в сложную иерархическую структуру, могут конфликтовать, т.к. получены от разных экспертов, а самое главное - их должно быть очень много. Ну очень много. Составление корректной базы знаний - вещь очень долгая и дорогая.

• 1) объяснять свои действия способом, понятным человеку;

• 2) взаимодействовать с пользователем с целью получения информации;

• 3) взаимодействие с пользователем должно происходить посредством гибкого диалога, подобного диалогу на естественном языке;

• 4)работать с неточной и неполной информацией

• база знаний

 

1. В базе знаний ЭС есть правило "A -> C" (если A - истина, то и C - истина).

Пользователю задают вопрос - верно ли A? Если он ответит "да", то получаем, что C - истина.

Это была чёткая логика.

2. В базе знаний ЭС есть правило "A -> C", коэффициент правдоподобия правила 0.9 (эксперт, сообщивший это правило, думает, это его личное имхо, что это правило срабатывает в 90% случаев).

Пользователю задают вопрос - верно ли A?

Пользователь отвечает 0.8 - это коэффициент правдоподобия A.

Вычисляем коэффициент достоверности C:

ct© = ct(A)*ct(A->C) = 0.8*0.9 = 0.72 - коэффициент правдоподобия C.

Это была нечёткая логика.

1. В базе знаний ЭС есть правило "A -> C" (если A - истина, то и C - истина).Пользователю задают вопрос - верно ли A? Если он ответит "да", то получаем, что C - истина.Это была чёткая логика.2. В базе знаний ЭС есть правило "A -> C", коэффициент правдоподобия правила 0.9 (эксперт, сообщивший это правило, думает, это его личное имхо, что это правило срабатывает в 90% случаев).Пользователю задают вопрос - верно ли A?Пользователь отвечает 0.8 - это коэффициент правдоподобия A. Вычисляем коэффициент достоверности C:ct© = ct(A)*ct(A->C) = 0.8*0.9 = 0.72 - коэффициент правдоподобия C.Это была нечёткая логика.

v1.470 vitalion.kz