Основним елементом систем штучного інтелекту є бази знань, які формуються на основі двох загальноприйнятих підходів: об'єктно-орієнтованого та об'єктно-структурного підходів. При цьому основною операцією, яка реалізується в обох підходах, є структуризація знань за допомогою їх упорядкування та класифікації, типізації виділених класів. Досить часто виникають ситуації, коли дані або знання не є точними і неможливо виконати точну класифікацію. Зазначені особливості обумовлюють необхідність розробки нових підходів спрямованих на вирішення завдань вилучення знань з великих масивів невпорядкованих (необроблених, грубих) даних, структурування, подання та аналітичної обробки неточних знань при автоматизованій побудові бази знань. Запропоновано підхід, спрямований на модифікацію методу міркувань за прецедентами на основі математичного апарату теорії грубих множин. Запропонований підхід дозволяє виконувати розбиття множини прецедентів для встановлення ступеня їх приналежності до заданих цільових класів на основі операції верхньої та нижньої апроксимацій цільових класів, враховуючи відносну важливість класифікаційних атрибутів та виділені класи еквівалентності, з метою їх подальшої адаптації та пошуку в базі прецедентів. Запропонована модифікація методу міркувань за прецедентами дозволяє добувати знання про прецеденти з масивів невпорядкованих даних, з метою формування бази прецедентів, та обробляти суперечливу інформацію про прецеденти, у випадку коли при однакових значеннях атрибутів, прецеденти відносяться до різних класів, та неповну інформацію про прецеденти, якщо значення деяких атрибутів або інформація про приналежність прецедентів дозаданого класу відсутня або недостовірна. Висновки: запропонований підхід представлення знань про прецеденти, їх адаптацію та подальший пошук в базі прецедентів, сформованих в умовах невизначеності та наявності неточних, необроблених, суперечливих вихідних даних складає теоретичну підставу для побудови інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень.

  Повний текст PDF - 569.686 Kb    Зміст випуску     Цитування публікації

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"