- •1).Теоретико-множественные операции над расплывчатыми множествами
- •2)Расплывчатое включение и расплывчатое равенство множеств
- •5). Расплывчатые высказывания и операции над ними.
- •6) . Расплывчатые логические формулы и их свойства
- •7) . Сложные нечеткие высказывания
- •8) . Нечеткая и лингвистическая переменные
- •9) Построение функций принадлежности нечетких множеств.
- •10) Задача о нечетких интервалах.
- •11). Данные и знания.
- •12). Исчисление высказываний. Синтаксис и семантика.
- •13) .Вывод в логике предикатов
- •14) .Методы решения задач исчисления предикатов
- •15). Сетевые модели представления данных
- •16). Продукционные модели представления знаний
- •17). Вывод на знаниях.
- •18). Онтологии. Модель онтологии.
- •19). Задачи, решаемые с помощью онтологии.
- •20). Основные технологии баз знаний. Система операция для работы со знаниями
- •21) Комплексные операции для работы со знаниями. Анализ структурной семантики.
- •Анализ семантических зависимостей.
- •22) Структура экспертной системы. Экспертные системы
- •Структура экспертной системы
- •Диалоговый компонент экспертной системы
- •23) Интерпретатор экспертной системы
- •24) Компонент приобретения знаний экспертной системы. Когнитивные карты.
- •27). Экспертные оценки. Основные типы шкал и методы проведения экспертизы.
- •(3) Методы экспертного оценивания
- •28). Методы обработки экспертной информации.
- •29.) Структура системы нечеткой логики
- •30). Нечеткий вывод на основе правила композиции.
- •31). Модель нейрона Мак-Каллока и Питтса. Модель формального нейрона.
- •32).Модель персептрона Розенблата.
- •33) Линейные многослойные нейронные сети
- •34). Радиальные нейронные сети
- •Решение проблемы линейности
- •Обобщенная структура радиальной сети рбф
- •35.Дискретная (Рекурентная) сеть Хопфилда
- •36). Двунаправленная ассоциативная память
- •37) Сеть Хэмминга.
- •38) .Рекурентная сеть Эльмана
- •39). Персептронная сеть с обратной связью rmlp.
- •40).Гибридные нейронные сети. Нейросетевые элементы нечетких систем.
- •Нейросетевая реализация нечетких отношений
- •41). Нейросетевая модель нечеткого композиционного вывода.
- •42). Нечеткие элементы нейросетевых систем
- •43). Семантическое эквивалентирование.
- •44). Задача о диверсификации портфеля ценных бумаг
- •45). Элементы характеризационного анализа
- •Преобразование графа в двудольный
44). Задача о диверсификации портфеля ценных бумаг
Суть задачи в том, как вложить свои средства в ценные бумаги по критерию минимального риска.
Коэффициенты меньше 0,3 здесь не указаны; когда n=1, то можно ставить как угодно; величина должна быть не менее 15; n=1; n=2.
Матрица расстояний:
Если n>2 то целесообразно определить величину , которая характеризует максимальное число вершин, входящих в пустой граф.
, …
Мощность пустого графа равняется 3:.
При построении стратегии выбора вершин по критерию минимального риска следует предпринять шаги, при которых взаимная связь между вершинами будет увеличиваться минимально.
45). Элементы характеризационного анализа
Характеризация это процесс идентификации характерных черт
Проектного объекта с характеристиками известных моделей
Семантики автоматизированного проектирования
Ψаbc - модели которые нужно создать для того чтобы создать необходимый аппарат проектирования.
Для концептуального описания формальной системы используются дискрептивные системы, которые с различной степенью детализации описывают формулизумемую систему.
Нам нужно получить модель
Для построения модели по полученному описанию используется проективная семантика
При этом обязательно, чтобы проективные дескриптивные семантики для каждого объекта имели одни и теже черты.
Для того чтобы делать какие-то преобразования в моделях или доказать эквивалентность модели используются рефлексивные семантики
Проектирование параллельной БД
Преобразование графа в двудольный
G→K циклы нечетной длины
Семантическая таблица графов
Ψ31
|
Ψ32
|
|
1 1 1 |
1 1 |
A B C
|
|
1 1 1 |
D E F
|
Метод простой но теряется информационная свзязь
Для того чтобы связи не терялись можно пойти по пути расцепления вершин
Семантическая таблица графов
|
Ψ31
|
Ψ32
|
U1(a,b) U2(b,c) U5(a,c) U2(b,f) U3(e,f) U4(d,e) U5(a,d) |
1 1 1 |
1
1 1 1 1 |
Проективная семантика с расцеплением вершины U1
При проектировании параллельной БД используемая модель двудольного графа в которой каждой вершине соответствует один из файлов хранимой информации