Нечеткая модель представления и преобразования знаний интеллектуальной системы

Материалы Всероссийской конференции

“Интеллектуальные САПР-97”

• максимально возможная независимость друг от друга двух частей системы знаний алгоритмических знаний (знания о том как решать задачу, представленные в виде последовательностей инструкций) и знаний о проблемной среде (знания об объектах ПС и их свойствах, о закономерностях, существующих в ПС и не зависящих от решаемой задачи, ситуативные знания);

• знания о ПС образуют целостную систему — базу знаний о ПС. Основу БЗПС составляют декларативные знания, которые только констатируют наличие или отсутствие в ПС определенных фактов, не предписывая системе никаких действий, что обеспечивает высокую степень открытости базы знаний;

• алгоритмические знания представляются в виде совокупности независимых друг от друга и от ПС автономных функциональных систем, интеграция которых в единую систему АЗ осуществляется только через БЗПС, посредством передачи в нее результатов деятельности отдельных функциональных систем для их возможного использования для решения других подзадач.

УДК 658.512

Мелихова О.А.

Нечеткая модель представления и преобразования знаний интеллектуальной

системы

На основе известных методов представления и обработки нечетких знаний разработана структура интеллектуальной системы принятия решений с повышенным коэффициентом интеллектуальности для диагностики и назначения лекарственных средств естественной медицины. На основе симптомов заболевания пациента, выраженных нечеткими значениями лингвистических переменных, система ставит автоматический диагноз заболевания, используя практически разработанную базу знаний в виде нечетких метаимпликаций и нечетких отношений на нечетких ситуациях. В базе знаний системы используются как известные методы нечеткого логического вывода на основе композиционного правила и на основе распознавания эквивалентности нечетких ситуаций, так и новый метод логического вывода - экспресс вывод на основе нечеткой аналогии. После постановки диагноза система обращается к базам данных и выдает рекомендации по лечению и профилактике заболеваний с использованием лекарственных средств естественной медицины. Построенная модель базы знаний позволяет получить приближенный диагноз, т.к. не учитывает всех факторов. Но в случае профилактического использования лекарственных средств народной медицины это вполне оправданно, а во многих случаях оказывается не только оправданным, но и эффективным. Для построения более точной модели базы знаний ее можно дополнить соответствующими недостающими симптомами и более тонкой градацией нечетких значений лингвистических переменных.

Работа выполнена при поддержке РФФИ.

УДК 681.51

Бутенко Д.В., Бутенко Л.Н.

Концепция маркетинга, основанного на закономерностях развития Технических

Систем

В условиях насыщенности рынка товаров и услуг, постоянного роста сложности предлагаемых товаров, когда многосторонняя конкурентная борьба заставляет постоянно увеличивать потребительскую привлекательность продукта, качество выходного товара,