Cunoașterea formalizată este dată sub forma unor judecăți riguroase care formează un sistem formal. F =, A-alfabet sau un set de simboluri din care se construiește propunerea unui sistem formal. Normele-P sintactic structura frazei, X-axiomă (propoziție corectă în mod identic), I-semantice reguli (reguli de construcție a unor noi propuneri din axiomele (teoremele)).
Teoria probabilității axiomatice ca exemplu al unui sistem formal (cunoașterea formalizată)
Atunci când se calculează probabilitatea, P este dată de o enumerare a proprietăților sale. Aceste proprietăți sunt determinate de proprietățile fundamentale ale frecvenței. 1) este nenegativ (m / n> = 0), 2) în cazul în care evenimentul m apare în fiecare încercare, apoi semnificativ pentru orice n (m / n = 1), 3) în cazul în care m1 / n testare implică eveniment => A , un m2 / => B n, în care unul dintre n test de ambele evenimente nu apar simultan, frecvența m / n apariție a unui eveniment care corespunde fie, sau B = suma celor două frecvențe. m / n = m1 / n + m2 / n.
Probabilitatea unui eveniment aleatoriu A este o măsură numerică a posibilității de apariție a acestui eveniment pentru un test care satisface axiomele: 1) pentru fiecare eveniment aleator, A P (A)> = 0; 2) pentru un eveniment fiabil, P (A) = 1; 3) în cazul în care A și B nu sunt compatibile (A∩V = Ø) => P (AUV) = P (A) + P (B).
Seturile reprezintă o colecție de elemente pentru care puteți specifica 2 reguli: prima regulă ar trebui să indice dacă un element dat este într-o anumită colecție sau nu. A doua regulă vă permite să distingeți elemente din colecția altor persoane de la altele. Un set nu poate conține două elemente identice.
Cunoașterea formalizată este convenabilă deoarece este potrivită pentru algoritmizare. Cu toate acestea, conform ideilor moderne, cunoașterea formalizată este prea "precisă" sau prea "crudă" pentru a descrie lumea reală. Percepția umană a lumii înconjurătoare este mult mai complicată decât ceea ce poate fi descris de un algoritm.
Cunoștințele informale sunt de obicei prezentate în formă descriptivă-verbală și, de obicei, nu utilizează nici un aparat matematic. Este dificil să le aplici automat. Aceste cunoștințe nu sunt, de obicei, corecte, aproximative etc. și se bazează adesea doar pe intuiția și experiența specialiștilor.
Sarcinile bazate pe utilizarea cunoștințelor neformalizate se numesc sarcini informale.
Problemele neformalizate includ probleme care au cel puțin una dintre următoarele proprietăți:
- nu este cunoscută o soluție algoritmică;
- problema nu este m. este definită într-o formă numerică finită a problemei, iar regula de acțiune asupra simbolurilor nu este complet determinată.
- Scopul rezolvarii problemei nu poate fi exprimat exact ca o functie obiectiva.
Numirea sistemelor expert este de a face sarcină destul de dificilă pentru experți, pe baza bazei de cunoștințe acumulate care reflectă experiența de lucru a experților în domeniu problemă dată. Avantajul aplicării ES este capacitatea dvs. de luare a deciziilor într-o situație unică pentru care algoritmul nu este cunoscut în prealabil și este format din datele inițiale sub forma unui lanț de raționament (reguli de decizie) a bazei de cunoștințe. În plus, sarcinile care urmează să fie efectuate în condiții de incompletitudine, inexactitate, ambiguitatea proceselor de informare și de evaluare a calității inițiale.
ES poate efectua următoarele roluri:
- consultant pentru utilizatori neexperimentați sau neprofesionali;
- asistent;
- partener al expertului pe probleme.
ES sunt utilizate în multe domenii, dintre care segmentul de aplicații în afaceri este lider
Articole similare
Trimiteți-le prietenilor: