ть інформації, коли вона має якісний або розмитий сенс (Наприклад: великий, старий, розумний і т.п.)
д) недетермінірованность - багатоваріантність, що виникає в процесі логічного висновку.
Дана система, як вже було сказано вище, зберігає досвід фахівців даної галузі. В якості джерел були використані каталоги з описом комплектуючих. При виборі деталей користувач не побачить коефіцієнти, але побачить як змінювалася ймовірність гіпотези і може співвіднести як ті чи інші характеристики проявляються в тій чи іншій деталі, 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. br/>
2. Вилучення знань і структурування
У якості "експертів" в нашій системі виступали дані з інтернету і різних каталогів, які дали нам достатню кількість інформації про комплектуючих, проаналізувавши великий обсяг інформації були виділені 13 найбільш суттєвих за нашу думку ознак, виходячи з яких і визначалася набір деталей для готового комп'ютера, найбільш підходяща користувачеві, даний набір був узгоджені з експертів в даній області консультанту в магазині комп'ютерної техніки, який не тільки затвердив їх, а й допоміг нам розставити ймовірності у використовуваному методі Кріса-Нейлора.
Отриману інформацію про предметну область ми вирішили розбити на 2 групи: гіпотези (тобто вже готові комп'ютери) та їх ознаки (тобто комплектуючі). 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 нечітких знаннях. 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 "ставить хрест" 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:
В· Таблиця "Гіпотези".
Стовп...
