Вагин В.Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений

Рассматриваются методы дедуктивного вывода и обобщения в системах принятия решений. Дается описание двух классов формальных систем: исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка. Рассматриваются декларативные, процедурные и специальные модели представления знаний; особое внимание уделяется семантическим сетям. Приводятся дедуктивные методы вывода, где наряду с классическими типа принципа резолюции п его модификаций излагаются методы дедуктивного вывода на семантических сетях; дается применение методов дедукции в системах управления сложными объектами. Рассматриваются методы обобщения понятий по признакам п по структурам и их реализация в системах управления. Излагаются методы обобщения с использованием нечетких переменных и иерархические методы кластеризации.

Для специалистов в области искусственного интеллекта, систем управления и принятия решений.

ОГЛАВЛЕНИЕ

Предисловие

Введение

ЧАСТЬ I. ФОРМАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Глава 1. Исчисление высказываний
1.1. Понятие формальной системы
1.2. Основные понятия исчисления высказываний
1.3. Исчисление высказываний как формальная система
1.4. Нормальные формы
1.5. Логические следствия

Глава 2. Исчисление предикатов первого порядка
2.1. Основные понятия исчисления предикатов первого порядка
2.2. Исчисление предикатов первого порядка как формальная система
2.3. Проблема разрешимости
2.4. Пренексные нормальные формы
2.5. Сколемовские стандартные формы
2.6. Логические следствия

ЧАСТЬ II. СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ

Глава 3. Декларативные и процедурные модели представления знаний в системах принятия решений
3.1. Декларативные представления
3.2. Процедурные представления

Глава 4. Семантическая сеть — формализм для представления знаний
4.1. Общее понятие о семантических сетях
4.2. Структура семантической сети
4.3. Представление семантической сети в виде совокупности фреймов
4.4. Переход от семантической сети к реляционной схеме Кодда
4.5. Операторы семантической сети
4.6. Организация семантических сетей в рамках процедурного подхода

ЧАСТЬ III. ДЕДУКЦИЯ В СИСТЕМАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ

Глава 5. Дедуктивные процедуры вывода
5.1. Процедура вывода Эрбрана
5.2. Принцип резолюции для логики высказываний
5.3. Принцип резолюции для логики предикатов первого порядка
5.4. Семантическая резолюция
5.5. Линейная резолюция
5.6. Другие модификации принципа резолюции
5.7. Реализация алгоритмов дедуктивного вывода в системе управления энергообъединением

Глава 6. Дедуктивный вывод на семантических сетях
6.1. Особенности семантических сетей для систем принятия решений
6.2. Методы дедукции на семантических сетях в системах принятия решений
6.3. Алгоритмы дедуктивного вывода на раскрашенных семантических сетях
6.4. Параллелизм в дедуктивном выводе на семантических сетях
6.5. Применение алгоритмов дедукции на семантических сетях в системе управления энергообъединением
6.6. Дедуктивный вывод в реляционных базах данных

ЧАСТЬ IV. ОБОБЩЕНИЕ В СИСТЕМАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Глава 7. Обобщение понятий по признакам
7.1. Постановка задачи обобщения понятий по признакам
7.2. Метод М. М. Бонгарда на примере решения задачи о разрезании графа
7.3. Алгоритмы качественного обобщения по признакам
7.4. Алгоритмы количественного обобщения по признакам
7.5. Примеры использования алгоритмов обобщения по признакам в системах автоматизации научных исследований

Глава 8. Обобщение понятий по структурам
8.1. Постановка задачи обобщения понятий по структурам
8.2. Семантические графы и обобщение информации, представленной семантическими графами
8.3. Точечное и дизъюнктивное обобщение
8.4. Алгоритмы точечного обобщения семантических графов
8.5. Алгоритмы дизъюнктивного обобщения семантических графов
8.6. Реализация алгоритмов структурного обобщения в системе управления энергообъединением

ЧАСТЬ V. НЕЧЕТКО ЗАДАННЫЕ ПОНЯТИЯ В СИСТЕМАХ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Глава 9. Нечеткие переменные при формировании обобщенных понятий
9.1. Основные определения
9.2. Психометрические измерения по определению смысла нечетких переменных
9.3. Алгоритм формирования и коррекции нечетких понятий с числовыми коэффициентами
9.4. Алгоритм формирования и коррекции обобщенных понятий с использованием нечетких переменных

Глава 10. Иерархические методы кластеризации
10.1. Качественный анализ систем принятия решений
10.2. Постановка задачи иерархической кластеризации
10.3. Выделение множества допустимых транзитивных преобразований
10.4. Общая схема допустимых транзитивных преобразований и алгоритмы ее реализации
10.5. Задача поиска наилучшей транзитивной аппроксимации.
10.6. Алгоритмы кластеризации на основе несимметричного взвешенного отношения
10.7. Алгоритмы выявления классов толерантности взвешенных отношений
10.8. Практическая реализация алгоритмов качественного анализа систем

Литературный комментарий

• 
• Скачать удаленно 3,65 Mb (cкачиваний: 534)