даній проблематиці сходяться до однієї думки і великих розбіжностей в їх думці нету. Проте користувач при виборі країни коефіцієнти не побачить, але побачить як змінювалася ймовірність гіпотези і може співвіднести як ті чи інші ознаки проявляються в країні, яку йому вибрала система. p align="justify"> Головна вимога нашої системи - це дотримання технології інженерії знань, тобто база знань повинна бути відокремлена від машини виведення в окремий блок. Також система повинна надавати можливість створення нової бази знань, дозволяти редагувати і змінювати, здійснювати логічний висновок і мати блок пояснення рішень. 2. Вилучення знань і структурування. p align="justify"> У якості В«експертівВ» у нашій системі виступали дані з інтернету і різних довідників, які дали нам достатню кількість інформації про політичну та кліматичної ситуації в різних країнах, проаналізувавши великий обсяг інформації були виділені 11 найбільш істотних по нашому думку ознак, виходячи з яких і визначалася країна, найбільш підходяща користувачеві, дані ознаки були узгоджені з експертів в даній області - майбутнім вчителем географії, який не тільки затвердив їх, а й допоміг нам розставити ймовірності у використовуваному методі Кріса-Нейлора. p align="justify"> Отриману інформацію про предметну область ми вирішили розбити на 2 групи: гіпотези (тобто самі країни) та їх ознаки. Специфіка нашого завдання така, що якщо одна з ознак гіпотези не спрацьовує, ще не факт що гіпотеза не вірна, також багато знання мають якісний характер або мають розмитість (властивість інформації, коли вона має якісний або розмитий сенс (великий, старий, розумний), тобто ми володіємо нечіткими знаннями про предметну область, а, отже, модель подання знань повинна бути також сформована на нечеткіхзнаніях. Найбільше для вирішення нашої задачі підходить метод Кріса-Нейлора, в основу якого входять умовні ймовірності, це допомагає вирішити одну з проблем системи : коли ознака не спрацьовує, система не В«ставить хрестВ» на певній гіпотезі, а тільки зменшує її ймовірність. Надалі гіпотеза може підвищити її і опинитися рішенням, якщо спрацюють інші ознаки.
. Модель представлення знань
Виходячи з використання, для вирішення завдання, методу Кріса-Нейлора і з того, що знання являють собою сукупність гіпотез і характеризують їх ознак, було вирішено представити базу знань у вигляді таблиць з наступною структурою:
Таблиця «óпотезиВ».
Стовпці:
Ідентифікатор гіпотези;
Назва гіпотези;
Апріорна ймовірність даної гіпотези (Р (Н)).
Таблиця В«ОзнакиВ».
Стовпці:
Ідентифікатор ознаки;
Назва ознаки;
Текст питання, який програма задає користувачеві за цією ознакою.
Таблиця «óп...
