Моделирование и минимизация систем знаний в терминах многозначной логики предикатов

• Автор: Лютикова, Лариса Адольфовна
• Шифр специальности: 05.13.18
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2008
• Место защиты: Нальчик
• Количество страниц: 113 с. : ил.

Содержание
Введение.

Глава 1. Аналитический обзор

1.1 .Продукционная модель знаний.

1.2.Логическая модель знаний.

1.3.Методы представления знаний семантической сетью

1.4.Фреймовая модель знаний

1.5.Мягкие методы моделирования знаний.

1.6.Поиск логической взаимосвязи на заданной предметной области

Глава 2. Логический подход к моделированию баз знаний.

2.1 Модель представления знаний

2.2 Постановка задачи моделирования баз знаний.
2.2.1 Формальная постановка задачи
2.3 Основные понятия и определения.
2.4 Аксиоматические системы исчисления высказываний
2.5 Логика исчисления предикатов.
2.5.1. Методы логического вывода.
2.6 Основные сведения о многозначных логиках.
2.6.1. Алгебра переменнозначных логик
Глава 3. Моделирование и минимизация баз знаний.
3.1 Формальное представление системы данных
3.2 Исследование моделируемой функции
3.2.1 Разбиение предметной области на классы
3.2.2 Модифицируемость рассуждений
3.3 Моделирование организации баз знаний по переменнозначным признакам
3.3.1 Анализ моделируемых баз знаний и правил вывода
3.4 Формальная постановка задачи в пространстве трехзначиых
признаков
3.4.1 Моделирование базы знаний в трехмерном пространстве признаков.
3.4.2 Алгоритм построения сокращенных ДНФ трехзначных
3.4.3 Основные свойства функции
Глава 4. Логические алгоритмы и программный комплекс
4.1 Алгоритмы моделирования базы знаний
4.2 Анализ данных программного комплекса диагностики
гастритов.
4.3 Описание программного комплекса моделирования баз
Заключение.
Список использованной литературы


Они дополняют друг друга и используются в различных комбинациях для создания гибридных интеллектуальных систем. Однако почти всегда перед разработчиком возникает задача, на базе какой модели представления знаний строить данную интеллектуальную систему применительно к данной конкретной задаче. Какова общая закономерность и логическая связь, исследуемых данных. Актуальность темы диссертационной работы подтверждают многочисленные публикации отечественных и зарубежных авторов, среди которых следует отметить работы И. М. Гельфанда, М. М. Бонгарда, В. П. Карпа, В. В. Александрова. Н. Бейла. Разработкой логико-вероятностных и логико-комбинаторных подходов занимаются Ю. И. Журавлев, В. В. Никифоров, Г. С. Лбов, Н. Г. Загоруйко. Возможность представления данных системой логических уравнений исследована в работах В. В. Рязанова, О. В. Сенько, Д. В. Кочеткова. А.Д. За-кревского. Формулировка научной проблемы: Моделирование процесса обнаружения в данных ранее не известных, практически полезных, доступных интерпретации знании, необходимых для принятия решений. Разработка формальных методов построения конструктивной модели знаний, создание алгоритмов минимизации систем знаний и их автоматизированная реализация. Целью диссертационной работы является создание и исследование логико-математических моделей, методов и алгоритмов для моделирования и минимизации баз знаний, предназначенных для исследования интеллектуальных задач. Анализ существующих методов представления знаний, алгоритмов моделирования и обработки баз знаний, их применение для решения интеллектуальных задач. Теоретическое обоснование использования математической логики для создания методов качественного анализа заданной предметной области, разработка формальной системы переменнозначной логики. Используя аппарат математической логики, моделирование БЗ по заданному пространству признаков, создание алгоритма представления знаний в наиболее компактном виде, его реализация в терминах двузначной, трехзначной и переменнозначной логики. Разработка комплекса программ для решения задачи развернутой диагностики на базе предложенных моделей. Разработана формальная система переменнозначной логики. Рассмотрена постановка задачи моделирования и минимизации систем знаний, предложена новая схема построения решающей функции с использованием переменнозначной логики предикатов. Предложен метод формирования и обработки систем знаний в интеллектуальных задачах с использованием переменнозначного кодирования целевых признаков. Разработаны алгоритмы и программное обеспечение для анализа данных применительно к задачам медицинской диагностики. Практическая ценность. Разработанные теоретические положения: логико-математическая модель формирования систем знаний по исходной предметной области с учетом неточности, неполноты, противоречивости, неоднозначности данных; алгоритмы минимизации баз знаний для случая с переменнозначным кодированием данных. Обоснованность и достоверность результатов работы обеспечиваются строгими математическими доказательствами, вычислительными экспериментами и, в отдельных случаях, переходом к эталонным вариантам, сравнением с данными модели и натуральных наблюдении. Анализ свойств построенной функции и результатов ее применения. Результат анализа применения систем переменнозначных логик. Алгоритмы минимизации полученных систем знаний, методику моделирования систем, обладающих свойством полноты, непротиворечивости на исследуемой области. Программно-алгоритмический комплекс для автоматического моделирования систем знаний, их минимизации, оптимизации поиска на примере задач медицинской диагностики. Апробаци работы. Основные результаты и положения диссертации были представлены и обсуждены на конференциях: Интеллектуальные многопроцессорные системы, . НИИ МВС ТРТУ, Таганрог, Россия). Российско-Казахского симпозиума “Уравнения смешанного типа и родственные проблемы анализа и информатики” (КНР, г. Эльбрус, - мая ). Всероссийской конференции «Управление и информационные технологии (ИМРА, Нальчик, г.