АЛГОРИТМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПРОСТРАНСТВА ПРИЗНАКОВ
Authors: Фаиг Гаджиев Фаиг Гаджиев 
Published: June 2023

Представление исходного пространства признаков в виде определённых подпространств с учётом исследования их ассоциативных отношений, как правило, воспринимается в контексте распознавания образов, ориентированных на численные методы решения, не предназначенные для анализа интеллектуальными системами [1-3]. Разработанные в последние годы методики реализации систем распознавания в расплывчатых условиях ликвидируют это препятствия, но содержат в себе определённые недостатки методологического характера, частично рассматриваемые в данной работе. Следует иметь в виду, что представление высказываний базы знаний в контексте истинности композиционными правилами логического вывода и средствами обоснования их взаимоотношений с ситуационными конфигурациями приводит к выявлению структурных характеристик системы [4-8]. При этом представляется целесообразным рассмотрение возможностей логических правил семантического вывода, анализ и реализация которых оказывает существенное влияние на результаты, полученные на основе апробации алгоритмов, приведённых в данной статье. Одним из основных понятий теории нечетких множеств является понятие лингвистической переменной, идентифицированной вполне определенным синтаксическим правилом и ситуативным анализом, основанным на теории приближенных рассуждений, под которой часто понимают отображение нечетких посылок в нечеткие следствия, а реализация предполагает использование трансляционных правил моделирования, модификации, ориентированных на формирование альтернативных семантически однозначных форм и правил вывода, основанными на принципах проекции и сужения, связанные с обобщенным modus ponens, а также следствия. Это свидетельствует об использовании указанных принципов в комбинациях, каковым является указанное композиционное правило вывода, содержащее правило modus ponens, который, к примеру, совместно с преобразованием исходной лингвистической информации может рассматриваться как процесс отображения на универсальную шкалу, то есть пространства рассуждений в отрезок [0,1], как модель вывода относительно сходных семантических ситуаций. Важным аспектом использования композиционного правила modus ponens как семантического правила вывода в базах знаний интеллектуальных систем являются действия с учетом реализации операций в нечетких условиях с целью вывода семантических категорий и анализа функций, введенных в метаправила соответствующих хранилищ знаний. В других системах приближенные рассуждения, ориентированные на реляционные базы данных используются как ресурсы расширения ее семантической ограниченности и эвристических стратегий формирования решений. В общем случае большинство систем содержат в себе нечеткие выводы, основанные на множестве нечетких предикатных правил, разработанных в проблемной области и отражающих нечеткие отношения входа и выхода с использованием нечеткой импликации и операции композиции, которые в теории нечетких множеств реализуются неоднозначно, хотя обобщенный логический вывод традиционно предполагает реализацию этапов нечеткости, логического вывода, композиции и приведения к нечеткости, отображенные в алгоритмах нечеткого вывода. Следует иметь в виду, что большинство проблем распознавания образов, идентификации, функциональной модификации рассматриваются в плоскости отображения входной информации в допустимый выходной, причем отображение, как правило, представляется совокупностью конечного числа пар вход-выход; в распознавании образов под входом понимают определенное представление исходного образа, например, в виде вектора чисел, в то время как в проблемах управления это множество параметров объекта управления, а прогнозирования- временные ряды заданного временного интервала. В общем случае идентификация реализуется посредством входных и выходных данных заданного многомерного функционального преобразования достаточного для задания допустимой выходной информации с учетом обучающей выборки, а также того ее фрагмента, который не оказался в указанной выборке. Последняя проблема к настоящему времени полного общего решения не имеет в следствии существенных осложнений в реализации задачи определения указанной выборки, хотя частные решения существующих ситуаций считаются разрешенными.
Ключевые слова: Интеллектуальная система, логические правила вывода, пространство признаков, обобщение знаний.