Нормальное нечеткое множество (определение). Равенство и доминирование нечетких множеств. Пример.

Нормальным множеством называют такое, у которого высота 1 (или максимальное значение функции принадлежности равно 1). Имеется, так называемое, ядро. (смотри вариант 3 вопрос 4).

Пример (первый рисунок является нормальным неч. множеством, а второй нет):

Равенство неч. множеств:

Доминирование:

Множество с прямой линией доминирует над множеством пунктирной.

5В

Планировщик strips

Программа STRIPS [Fikes and Nilsson, 1971] демонстрирует один из подходов к представлению проблем. Наименование программы — аббревиатура от Stanford Research Institute Problem Solver (решатель проблем Станфордского исследовательского института). Программа предназначалась для решения проблемы формирования плана поведения робота, перемещающего предметы через множество (анфиладу) помещений. Программа STRIPS оказала очень большое влияние на последующие разработки в области искусственного интеллекта, и те базовые методики представления знаний, которые были в ней использованы для формирования действий, не утратили своей актуальности до настоящего времени.

Текущее состояние окружающей среды — помещений и предметов в них — представляется набором выражений предикат-аргумент, которые в совокупности образуют модель мира. Так, набор формул

W = { at(poбoт, комнатаА), at(ящик1, комнатаБ), at(ящик2, комнатаВ)}

означает, что робот находится в комнате А и имеются два ящика, один из которых находится в комнате Б, а второй — в комнате В.

Действия, которые может выполнить робот, принимают форму операторов, приложимых к текущей модели мира. Эти операторы позволяют добавить в модель некоторые факты (сведения) или изъять их из модели. Например, выполнение операции

"Переместить робот из комнаты А в комнату Б"

в модели мира приведет к формированию новой модели W. При этом факт at (робот, комнатаА) будет изъят из модели, а добавлен факт at (робот, комнатаБ). В результате новая модель мира будет иметь вид

Обладающий интеллектом робот должен быть не только способен изменять свое реальное положение в окружающей среде, но и одновременно менять свое внутренне представление этой среды, знать, где он сейчас находится.

Представление типовых объектов и ситуаций

Более простой механизм представления знаний это - система фреймов. Этот механизм появился в результате стремления объединить декларативные знания об объектах, о событиях и их свойствах и процедурные знания о методах извлечения информации и достижения целей. Предполагалось, что механизм фреймов поможет избежать ряда проблем, связанных с представлением на основе семантических сетей

Основные понятия концепции фреймов

В системе фреймов предпринимается попытка судить о классе объектов, используя представление знаний о прототипах, которые хорошо представляют большинство разновидностей объектов данного класса, но должны быть каким-то образом скорректированы, для того чтобы представить всю сложность, присущую реальному миру. Так, если мне ничего не известно о площади более или менее прямоугольного участка земли, но известны длины сторон, то я могу оценить площадь, полагая, что внутренние углы контура этого участка почти равны. В худшем случае, если мои предположения о равенстве углов окажутся уж слишком далеки от действительности, то оценка площади будет завышенной, но такая ситуация типична для подавляющего большинства эвристических механизмов.

При решении практических проблем мы встречаемся с изобилием исключений из правил, а границы между разными классами оказываются очень размытыми. Системы фреймов оказываются полезными по той причине, что они дают нам в руки средства структурирования эвристических знаний, связанных с приложением правил и классификацией объектов. При использовании фреймов эвристические знания не "размазываются" по программному коду приложения, но и не собираются воедино в виде метазнаний, а распределяются между теми видами объектов, к которым они приложимы, и существуют на уровне управления в иерархии представления таких объектов.