Исследование и разработка методов и моделей правдоподобных рассуждений в интеллектуальных системах поддержки принятия решений

• Автор: Калашникова, Татьяна Григорьевна
• Шифр специальности: 05.13.18, 05.13.17
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Таганрог
• Количество страниц: 181 с.

1. АНАЛИЗ МЕТОДОВ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ ЗНАНИЙ

1.1. Представление знаний в интеллектуальных системах

1.2. Анализ механизмов правдоподобных рассуждений

в интеллектуальных системах

1.3. Немонотонные рассуждения в системах принятия решений

1.4. Выводы
2. РАЗРАБОТКА МОДЕЛЕЙ И АЛГОРИТМОВ ПРАВДОПОДОБНЫХ РАССУЖДЕНИЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ И ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ

2.1. Моделирование рассуждений на основе операторов сходства.

2.2. Обучение интеллектуальной системы методами кластерного анализа.

2.3. Принятие решений на основе арегирования оценок неопределенности зависимых признаков

2.4. Немонотонные рассуждения с исключениями.

2.5. Выводы
3. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ ПРИЯТИЯ РЕШЕНИЙ В АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ СИСТЕМЕ ДИСТАНЦИОННОГО ОБРАЗОВАНИЯ.
3.1. Особенности обучения в системе дистанционного образования.
3.2. Мониторинг процесса обучения
3.3. Оценка системы знаний на основе структурной аналогии.
3.4. Выводы.
4. РАЗРАБОТКА ПРИКЛАДНЫХ СИСТЕМ ПОДДЕРЖКИ ПРИ1ЯТИЯ
РЕШЕНИЙ
4.1. Инструментальная среда проектирования СППР для
моделирования правдоподобных и немонотонных рассуждений.0
4.2. Интеллектуальные средства системы дистанционного обучения
КпоЫеСТ.
4.3. Выводы
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
ЛИТЕРАТУРА


Невозможно полностью подогнать реальный мир под математические модели, которые не оставляют места нечеткости. Нужна точка зрения, комплекс понятий и методов, в которых
нечеткость принимается как универсальная реальность человеческого существования. Методы нечеткой логики, теории нечетких множеств и отношений в настоящее время широко применяются при построении интеллектуальных систем принятия решений в различных областях человеческой деятельности, где необходимо принимать решение или оценивать ситуацию в условиях нечеткой информации или при наличии нечетких целей и ограничений 2. Теория нечетких множеств, предложенная Л. Заде , позволяет описывать понятия естественного языка, которые характеризуются лингвистической неопределенностью, связанной с неоднозначностью их трактовки разными людьми в различных ситуациях. В большинстве интеллектуальных систем принятия решений, в которых моделируется такой вид неопределенности, активно используются промежуточные нечеткие оценки и правдоподобные рассуждения. Функционирование этих систем теоретически можно объяснить с единых позиций на основе анализа применения механизмов нечетких выводов. АН, где А нечеткая посылка, Н четкое заключение. А Н, где А нечеткая посылка и Н нечеткое заключение. А, где а оценка неопределенности правила, которая определяет степень правдоподобности заключения при заданной совокупности признаков. Для реализации схем 1 и 2 могут применяться такие механизмы рассуждений, как классический композиционный вывод по Заде , композиционный вывод по Ватанабэ и ситуационный вывод .