Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы



Магнитная доска для рисования 120х90

Теория возможности - часть 2


Теперь распределение возможностей для P(RED) представляется формулой

fP(RED) = SEVERAL / 10,

которая после подстановки дает

{(0.3, 0.2), (0.4, 0.6), (0.5, 1.0), (0.6, 1.0), (0.7, 0.6), (0.8, 0.3)}.

Выражение (0.3, 0.2) ~ fP(RED) означает, что шанс на то, что P(RED) = 0.3, равен 20%. Можно рассматривать fP(RED) как нечеткую вероятность (fuzzy probability).

Полагая, что почти любое понятие может быть областью определения такой функции, естественно ввести в обиход и понятие "нечеткое значение правдоподобия". Мы часто оцениваем некоторое утверждение как "очень правдоподобное" или "частично правдоподобное". Таким образом, можно представить себе нечеткое множество

ftrue-: [0 , 1]-> [0, 1],

где и область определения, и область значений функции ftrue являются возможными значениями правдоподобия в нечеткой логике. Следовательно, можно получить

TRUE(FASR-CAR(Porsche-944)) = 1

даже при FASR-CAR(Porsche-944) = 0.9, поскольку (0.9, 1.0)~ftrue Это означает, что любое предположение относительно значения 0.9 рассматривается как "достаточно правдоподобное". Таким образом, можно с уверенностью сказать, что Porsche-944 является быстрым автомобилем, несмотря на то, что на рынке есть и более скоростные.




Содержание  Назад  Вперед