Формальна специфікація властивостей баз нечітких знань Мамдані на основі метаграфа
Ключові слова:
база нечітких знань Мамдані; лінгвістична змінна; метаграф; надлишковість; протиріччя; зациклювання; повнота
Анотація
У роботі розглянуто подання бази нечітких знань Мамдані у вигляді метаграфа. Проведено аналіз властивостей бази нечітких знань для підвищення достовірності нечіткого логічного виведення. Сформульовано визначення властивостей бази нечітких знань Мамдані: ненадлишковості, лінгвістичної несуперечливості, відсутності зациклювання та лінгвістичної повноти бази нечітких знань Мамдані. Визначено вимоги до структури метаграфа, який подає базу нечітких знань Мамдані, для випадків, коли база нечітких знань є ненадлишковою, лінгвістично несуперечливою, не містить зациклювання та є лінгвістично повною. Запропоновано проводити статичну верифікацію баз нечітких знань на основі структури метаграфа, а також його графічного подання.
Завантаження
##plugins.generic.usageStats.noStats##
Посилання
Ротштейн А. П. Интеллектуальные технологии идентификации: нечеткие множества, генетические алгоритмы, нейронные сети / Винница: УНИВЕРСУМ, 1999. – 320 с.
Глоба Л.С., Терновой М.Ю., Штогріна О. С. Технологія обробки інформації в гетерогенному інформаційно-телекомунікаційному середовищі // Электроника и связь. Тематический выпуск «Проблемы электроники», ч. 1, 2008. – С. 204 – 207.
Терновой М.Ю., Штогріна О.С. Представлення баз нечітких знань за допомогою метаграфа та проведення нечіткого логічного виведення на його основі // Вісник Харк. нац. ун-ту., Сер. «Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління», 2014, № 1105. –С. 156 – 165.
Amit Basu, Robert W. Blanning. Metagraphs and their applications. Springer. 2007. 172 p.
Zheng-Hua Tan. Fuzzy Metagraph and Its Combination with the Indexing Approach in Rule-Based Systems // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2006. Vol. 18, No. 6. pp.829-841.
Preece A.D., Shinghal R. Foundation and Application of Knowledge Base Verification // International Journal of Intelligent Systems. 1994. Vol. 9. pp. 683-701.
Nguyen T. A., Perkins W. A., Laffey T. J., Pecora D. Knowledge base verification // AI Magazine. 1987. Vol. 8, No. 2. pp. 69–75.
Пеrат А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пеrат; пер. с анrл. 2-е изд. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с.: ил.
Сергиенко М.А. Методы анализа и структуризации базы нечетких правил. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.17 – Теоретические основы информатики. Воронеж, 2010.
Сергиенко М.А. Методы проектирования нечеткой базы знаний. Вестник ВГУ, серия: Системный анализ и информационные технологии, 2008, № 2. - С. 67-71.
Поспелова Л.Я., Чуканова О.В. Поиск противоречий в продукционных базах знаний [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://library.mephi.ru/data/scientific-sessions/2009/t5/0-5-1.doc – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 7.04.2014)
Поспелова Л.Я. Метод поиска противоречий в нечеткой базе знаний. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ekhneu.org.ua/content/metod-poiska-protivorechiy-v-nechetkoy-baze-znaniy – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 19.01.2015)
Поспелова Л.Я. Оценка степени непротиворечивости системы нечетких правил. БізнесІнформ №12, 2013. - С. 124-129.
Кривуля Г.Ф. Власов И.В., Павлов О.А. Оптимизация продукционных правил в диагностической экспертной системе. Тезисы тринадцатой международной научно-технической конференции «Проблемы информатики и моделирования», НТУ "ХПИ", Харьков-Ялта, 2013. - С. 5-7.
Carmona P., Castro J.L., Zurita J.M. Contradiction Sensitive Fuzzy Model-Based Adaptive Control – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.101.9361&rep=rep1&type=pdf – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 19.01.2015)
Поморова О.В., Гнатчук Є.Г. Виявлення суперечливості правил в нечітких базах знань інтелектуальних систем технічного діагностування. Радіоелектронні і комп’ютерні системи, 2009, № 7 (41). – С. 171-176.
Поморова О.В., Крищук А.Ф. Метод виявлення суперечностей у базах знань систем технічного діагностування. Вісник Хмельницького національного університету. –Хмельницький: ХНУ, 2010, №.3. – С. 257-260.
Пивкин В. Я., Бакулин Е. П., Кореньков Д. И. Нечеткие множества в системах управления – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ref.rushkolnik.ru/v46863/?page=7 – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 19.01.2015)
El-Korany A., Shaalan K., Baraka H., Rafea A. An Approach for Automating the verification of KADS-based Expert Systems // New review of applied expert systems. 1998. Vol. 4. pp. 107–124.
Arman N. Fault Detection in Dynamic Rule Bases Using Spanning Trees and Disjoint Sets // The International Arab Journal of Information Technology. 2007. Vol.4, No.1 pp.67-72.
G. Valiente Feruglio Knowledge Base Verification using Algebraic Graph Transformations [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.55.2760&rep=rep1&type=pdf – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 27.02.2015)
Mues C., Vanthienen J. Efficient Rule Base Verification using Binary Decision Diagrams // Database and Expert Systems Applications Lecture Notes in Computer Science. 2004. V. 3180. pp. 445-454.
Strehl K., Moraga C., Karl-Heinz Temme, Stancovi R. Fuzzy Decision Diagrams for the Representation, Analysis, and Optimization of Rule Bases // Research Report No. 725 Department of Computer Science, University of Dortmund. 1999.
Vanthienen J., Mues C., Goedertier S. Experiences with Modeling and Verification of Regulations // In Proceedings of the CAiSE'06 Workshop on Regulations Modeling and their Validation & Verification (REMO2V’06).2006. pp. 793-799.
Saud M.A. Maghrabi Matrix Verification of Knowledge-Based System // JKAU: Sci. 2001. Vol. 13. pp. 63-82.
Обідін Д.М. Метод верифікації баз знань системи автоматичного управління за допомогою матричних операцій // Системи обробки інформації, 2012, випуск 3 (101), т. 2. - С. 85-89.
Simiński R., Wakulicz-Deja A. Circularity in Rule Knowledge Bases Detection using Decision Unit Approach // Monitoring, Security, and Rescue Techniques in Multiagent Systems Advances in Soft Computing. 2005. Vol. 28. pp 273-279.
Глоба Л.С., Терновой М.Ю., Штогріна О. С. Технологія обробки інформації в гетерогенному інформаційно-телекомунікаційному середовищі // Электроника и связь. Тематический выпуск «Проблемы электроники», ч. 1, 2008. – С. 204 – 207.
Терновой М.Ю., Штогріна О.С. Представлення баз нечітких знань за допомогою метаграфа та проведення нечіткого логічного виведення на його основі // Вісник Харк. нац. ун-ту., Сер. «Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління», 2014, № 1105. –С. 156 – 165.
Amit Basu, Robert W. Blanning. Metagraphs and their applications. Springer. 2007. 172 p.
Zheng-Hua Tan. Fuzzy Metagraph and Its Combination with the Indexing Approach in Rule-Based Systems // IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2006. Vol. 18, No. 6. pp.829-841.
Preece A.D., Shinghal R. Foundation and Application of Knowledge Base Verification // International Journal of Intelligent Systems. 1994. Vol. 9. pp. 683-701.
Nguyen T. A., Perkins W. A., Laffey T. J., Pecora D. Knowledge base verification // AI Magazine. 1987. Vol. 8, No. 2. pp. 69–75.
Пеrат А. Нечеткое моделирование и управление / А. Пеrат; пер. с анrл. 2-е изд. М. : БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 798 с.: ил.
Сергиенко М.А. Методы анализа и структуризации базы нечетких правил. Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.17 – Теоретические основы информатики. Воронеж, 2010.
Сергиенко М.А. Методы проектирования нечеткой базы знаний. Вестник ВГУ, серия: Системный анализ и информационные технологии, 2008, № 2. - С. 67-71.
Поспелова Л.Я., Чуканова О.В. Поиск противоречий в продукционных базах знаний [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://library.mephi.ru/data/scientific-sessions/2009/t5/0-5-1.doc – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 7.04.2014)
Поспелова Л.Я. Метод поиска противоречий в нечеткой базе знаний. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ekhneu.org.ua/content/metod-poiska-protivorechiy-v-nechetkoy-baze-znaniy – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 19.01.2015)
Поспелова Л.Я. Оценка степени непротиворечивости системы нечетких правил. БізнесІнформ №12, 2013. - С. 124-129.
Кривуля Г.Ф. Власов И.В., Павлов О.А. Оптимизация продукционных правил в диагностической экспертной системе. Тезисы тринадцатой международной научно-технической конференции «Проблемы информатики и моделирования», НТУ "ХПИ", Харьков-Ялта, 2013. - С. 5-7.
Carmona P., Castro J.L., Zurita J.M. Contradiction Sensitive Fuzzy Model-Based Adaptive Control – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.101.9361&rep=rep1&type=pdf – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 19.01.2015)
Поморова О.В., Гнатчук Є.Г. Виявлення суперечливості правил в нечітких базах знань інтелектуальних систем технічного діагностування. Радіоелектронні і комп’ютерні системи, 2009, № 7 (41). – С. 171-176.
Поморова О.В., Крищук А.Ф. Метод виявлення суперечностей у базах знань систем технічного діагностування. Вісник Хмельницького національного університету. –Хмельницький: ХНУ, 2010, №.3. – С. 257-260.
Пивкин В. Я., Бакулин Е. П., Кореньков Д. И. Нечеткие множества в системах управления – [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://ref.rushkolnik.ru/v46863/?page=7 – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 19.01.2015)
El-Korany A., Shaalan K., Baraka H., Rafea A. An Approach for Automating the verification of KADS-based Expert Systems // New review of applied expert systems. 1998. Vol. 4. pp. 107–124.
Arman N. Fault Detection in Dynamic Rule Bases Using Spanning Trees and Disjoint Sets // The International Arab Journal of Information Technology. 2007. Vol.4, No.1 pp.67-72.
G. Valiente Feruglio Knowledge Base Verification using Algebraic Graph Transformations [Электронный ресурс]. – Режим доступа: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.55.2760&rep=rep1&type=pdf – Электрон. текстовые данные. (дата обращения 27.02.2015)
Mues C., Vanthienen J. Efficient Rule Base Verification using Binary Decision Diagrams // Database and Expert Systems Applications Lecture Notes in Computer Science. 2004. V. 3180. pp. 445-454.
Strehl K., Moraga C., Karl-Heinz Temme, Stancovi R. Fuzzy Decision Diagrams for the Representation, Analysis, and Optimization of Rule Bases // Research Report No. 725 Department of Computer Science, University of Dortmund. 1999.
Vanthienen J., Mues C., Goedertier S. Experiences with Modeling and Verification of Regulations // In Proceedings of the CAiSE'06 Workshop on Regulations Modeling and their Validation & Verification (REMO2V’06).2006. pp. 793-799.
Saud M.A. Maghrabi Matrix Verification of Knowledge-Based System // JKAU: Sci. 2001. Vol. 13. pp. 63-82.
Обідін Д.М. Метод верифікації баз знань системи автоматичного управління за допомогою матричних операцій // Системи обробки інформації, 2012, випуск 3 (101), т. 2. - С. 85-89.
Simiński R., Wakulicz-Deja A. Circularity in Rule Knowledge Bases Detection using Decision Unit Approach // Monitoring, Security, and Rescue Techniques in Multiagent Systems Advances in Soft Computing. 2005. Vol. 28. pp 273-279.
Опубліковано
2015-10-26
Як цитувати
Терновой, М. Ю., & Штогрина, Е. С. (2015). Формальна специфікація властивостей баз нечітких знань Мамдані на основі метаграфа. Вісник Харківського національного університету імені В.Н. Каразіна, серія «Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління», 27, 157-171. вилучено із https://periodicals.karazin.ua/mia/article/view/14207
Номер
Розділ
Статті
