- •1. Особенности экспертных систем, архитектура
- •2. Области применения эс
- •3. Основные модели бз экспертных систем
- •4. Способы учёта неопределенности данных экспертных систем
- •Классическая вероятность
- •Аксиомы теории вероятности
- •Апостериорная вероятность
- •Априорная вероятность
- •Субъективная вероятность
- •5. Основные положения маи: шкала, правила оценки согласованности, формирование интегральной оценки.
- •6.Понятие нечётких величин, алгоритм нечёткого управления, метод Такаги-Сугена. Нечеткие множества
- •Нечеткие сети tsk (Такаги-Сугено-Канга)
4. Способы учёта неопределенности данных экспертных систем
Рассуждение, опирающееся исключительно на точные факты и точные выводы, исходящие из этих фактов, называются строгими соображениями. В случаях, когда для принятия решений необходимо использовать неопределенные факты, строгие рассуждения становятся непригодными. Поэтому, одной из сильнейших сторон любой экспертной системы считается ее способность формировать рассуждения в условиях неопределенности так же успешно, как это делают эксперты-люди. Такие рассуждения имеют характер нестрогих. Неопределенность может рассматриваться как недостаточность адекватной информации для принятия решения. Неопределенность становится проблемой, поскольку может препятствовать созданию наилучшего решения и даже стать причиной того, что будет найдено некачественное решение. Следует отметить, что качественное решение, найденное в реальном времени, часто считается более приемлемым, чем лучшее решение, для вычисления которого требуется большое количество времени. Например, задержка в предоставлении лечения с целью проведения дополнительных анализов может привести к тому, что пациент умрет не дождавшись помощи. Причиной неопределенности является наличие в информации различных ошибок. Упрощенная классификация этих ошибок может быть представлена в их разделении на следующие типы:
неоднозначность информации, возникновение которой связано с тем, что некоторая информация может интерпретироваться различными способами;
неполнота информации, связанной с отсутствием некоторых данных;
неадекватность информации, обусловленная применением данных, не соответствуют реальной ситуации (возможными причинами являются субъективные ошибки: ложь, дезинформация, неисправность оборудования);
погрешности измерения, которые возникают из-за несоблюдения требований правильности и точности критериев количественного представления данных;
случайные ошибки, проявлением которых являются случайные колебания данных относительно среднего их значения (причиной могут быть: ненадежность оборудовании, броуновское движение, тепловые эффекты и т.д.).
На сегодня разработана значительное количество теорий неопределенности, в которых делается попытка устранения некоторых или даже всех ошибок и обеспечения надежного логического вывода в условиях неопределенности. К наиболее употребляемых на практике относятся теории, основанные на классическом определении вероятности и на апостериорной вероятности. Одним из старейших и важнейших инструментальных средств решения задач искусственного интеллекта является вероятность. Вероятность — это количественный способ учета неопределенности. Классическая вероятность берет начало из теории, которая была впервые предложена Паскалем и Ферма в 1654 году. С тех пор была проведена большая работа в области изучения вероятности и осуществлении многочисленные применения вероятности в науке, технике, бизнесе, экономике и других областях.
Классическая вероятность
Классическую вероятность называют также априорной вероятностью, поскольку ее определение относится к идеальным систем. Термин «априорная» обозначает вероятность, что определяется «к событиям», без учета многих факторов, имеющих место в реальном мире. Понятие априорной вероятности распространяется на события, происходящие в идеальных системах, склонных к износу или влияния других систем. В идеальной системе появление любого из событий происходит одинаково, благодаря чему их анализ становится намного проще. Фундаментальная формула классической вероятности (Р) определена следующим образом: P=W/N В этой формуле W — количество ожидаемых событий, а N — общее количество событий с равными вероятностями, которые являются возможными результатами эксперимента или испытания. Например, вероятность выпадения любой грани шестигранной игральной кости равна 1/6, а извлечение любой карты из колоды, содержащей 52 различные карты — 1/52.