Представление знаний в мягкой
Если использовать нечеткую НС на этапе извлечения знаний, то, кроме функций принадлежности и нечетких продукций, порождается совокупность обученных НС, которые входят в базу знаний МЭС. Оптимизация (редукция) множества извлеченных правил выполняется на основе генетического алгоритма.
База знаний МЭС должна содержать следующие части:
- функции принадлежности;
- нечеткие продукции;
- обученные нечеткие нейронные сети;
- процедуры интерпретации хромосом генетических алгоритмов;
- функции оптимальности.
Рассмотрим проблему представления перечисленных составных частей в компьютерных интеллектуальных системах. Если функция принадлежности характеризуется такими математическими свойствами, как непрерывность, выпуклость (унимодальность), то функция принадлежности может быть представлена параметризованной функцией формы. Наибольшее распространение получили четыре вида функций формы: треугольная, трапециевидная, колоколообразная и сигмоидальная, которые определяются тройкой, четверкой и двойкой параметров соответственно. Некоторые операции нечеткой алгебры сохраняют унимодальность при использовании трапециевидного представления функций принадлежности, поэтому результаты операции также являются четверкой параметров. Представление нечетких продукций упрощается в связи с тем, что порядок обработки нечетких продукций не важен и не влияет на ход вывода результата. Представление нечеткой нейронной сети является более сложной проблемой, так как описание структуры ННС не имеет смысла без нейроимитатора соответствующей архитектуры нечетких нейронных сетей, т.е. нейроимитатор определяется как составляющая часть механизма вывода мягкой ЭС. Для организации хранения знаний МЭС можно использовать как СУБД, так и специальные форматы.
