7.1.3. Меры неопределенности
Рассмотрим множество событий, связанных с базой неточных и неопределенных знаний, понимаемых как подмножества универсального множества , называемого достоверным событием. Предполагается, что каждому событиюможно поставить в соответствие действительное число, задаваемое субъектом – «хранителем» базы знаний (или получаемое с помощью процедуры переработки информации, хранящейся в памяти информационной системы). Значениеоценивает степень уверенности, имеющейся у субъекта по отношению к событиюс учетом текущего уровня информированности. По определению величинарастет с увеличением уверенности. Более того, если- достоверное событие, то полагают, а если-невозможное событие, то полагают.
Имеем и. (7.1)
Однако (соответственно) вообще говоря, не означает, чтонепременно является достоверным (соответственно, невозможным) событием.
Наиболее слабая аксиома для обеспечениянекоторого минимума согласованности при определении функции множества , которую можно себе представить - это монотонность по включению
(7.2)
Эта аксиома выражает следующее: если событие влечет за собой другое событие, то всегда имеется, по меньшей мере, столько же уверенности появления, сколько в появлении.
Такие функции множества были предложены Сугэно [21] для оценки неопределенности под названием нечеткие меры. Кофман А. [102] предложил термин «оценка». Мы принимаем здесь название мера неопределенности.
Следует напомнить, что эти функции множества не являются обычными мерами, поскольку они могут не быть аддитивными, за исключением специально оговоренных случаев.
Если - бесконечное множество, то можно ввести условие непрерывности в виде
(7.3)
для любой последовательности вложенных множеств вида
или
Будем предполагать, что мера неопределенности удовлетворяет условию (7.3)
по крайней мере для одной из двух указанных последовательностей вложенных множеств.
- Предисловие
- Список использованных сокращений
- Часть 1.
- Глава 1. Математические основы формализации и методов описания
- Часть 2.
- Глава 2. Методы представления знаний с использованием
- Часть 3.
- Глава 3. Интеллектуальные технологии создания информационных систем. Способы получения информации и ее реализации для оценивания состояния агрегатов
- Часть 4.
- Глава 4. Источники информации и причины возникновения ее неопределенности
- 4.1. Переработка и использование информации в реальных условиях функционирования агрегатов
- Часть 5.
- Список использованных сокращений и обозначений
- Введение:
- Часть 1.
- Глава 1. Математические основы формализации и методов описания
- Формализация объекта и парадигмы
- 1.3. Множества и перечень базовых операций над множествами
- Перечень базовых операций над множествами
- Области определения функций
- Обратная функция
- Теорема
- Мера и нечеткая мера
- Задача построения нечетких мер
- Нечеткие множества: определение и формы записи в операциях и
- 1.7.Функции доверия и правило Демпстера а.Р.,[23]
- 1.8. Нормировка функций в теории нечётких множеств
- 1.9. Нечёткие отношения: прямая и обратная задачи
- Глава 2. Методы представления знаний с использованием приближенных и нечетких множеств
- 2.1.Нечеткие вычислительные технологии
- 2.2.Семантика объекта: определение и типизация
- 2.3.Создание Базы знаний: постановка, семантика, прагматика
- 2.4. Сопоставление объектов: постановка, семантика, прагматика
- 2.5.Распознавание объектов: постановка, семантика, прагматика
- 2.6. Управление процессом представления знаний
- Нечёткие множества: субъективность и неточность
- 2.8.Нечеткая алгебра
- 2.9.Нечеткие иерархические отношения
- 2.10.Естественность операций max и min
- 2.11.Нечеткая статистика
- 2.12. Совместимость и нечеткое ожидание
- Глава 3. Нечеткие технологии создания информационных систем. Способы получения информации и ее реализации для оценивания состояния агрегатов
- 3.2. Обработка нечетких данных как неопределенных чисел
- Методология представления агрегата в виде комплексного механизма
- 3.2.2. Описание исходной информации на языке размытых множеств
- Размытость интервалов, ограничений, критериев и целей управления в эксплуатации и диагностике
- 3.3.3. Размытые ограничения, цели и оптимизация работы агрегата в условиях нечеткой информации о состоянии
- Анализ информации для диагностики и оценивания состояния механизмов
- 3.5. Оценки погрешностей измерений и наблюдений за состоянием агрегатов
- Влияние погрешностей исходных данных на погрешности диагноза
- Глава 4. Источники информации и причины возникновения ее неопределенности
- 4. 2. Управление и идентификация на объекте в условиях неопределенности информации на основе знаний, получаемых при функциональной диагностике
- Тогда множество диагностических признаков g также будет нечетким
- 4.3.Представление и использование чётких и «размытых» знаний в математических моделях оценивания состояния агрегатов, на основе функциональной диагностики
- 4.3.1.Формализация решения задачи оценивания состояния
- 4.3.2. Особенности решения задач контроля и функционирования агрегата
- Глава 5. Введение в генетическое программирование
- 5.1. Введение в генетические и эволюционные алгоритмы
- 5.2. Сравнительный анализ эволюционных алгоритмов
- 5.3. Генетическое программирование
- 5.4. Перспективные направления развития гп
- Глава 6. Введение в нейронные сети
- 6.1. Алгоритмы их обучение и эластичные нейро-нечеткие системы
- 6.2. Имитация нервных клеток
- 6.3. Математическая модель нейрона
- 6.4. Обучение нейронных сетей
- 6.5. Метод обратного распространения ошибки
- 6.6. Алгоритм настройки нейронной сети
- Глава 7. Другие методы нечетких технологий для построения
- 7.1. Введение в теорию возможностей и смысла
- 7.1.1. Неопределенность и неточность
- 7.1.2. Традиционные модели неточности и неопределенности
- 7.1.3. Меры неопределенности
- 7.1.4. Меры возможности и необходимости
- 7.1.5. Возможность и вероятность
- 7.2. Языки и технологии логического программирования prolog, lisp
- Глава 8. Послесловие
- 8.1. Эволюция искусственного интеллекта для развития интеллектуальных
- 8.2.Экспертные системы нового уровня
- 8.3. Роботика
- 8.4. Преобразование речи искусственного языка
- 8.5. Интеллект муравьёв и его использование
- 8.6. Искусственная жизнь, мозг, познание, разум, память и мышление
- 8.7. Боты
- Optimizator подсистемы диагностики состояния энергоустановок, skais, для решения задач технического обслуживания
- Заключение
- Заключение
- Литература