Приложение 1. Основы теории нечетких множеств 12


Задача (П1.19) . это задача нелинейной оптимизации, которое имеет решение

причем 0, 0 . аргументы максимума F(,), представляющие собой контрольную точку.
Выберем уровень отсечения F1 < F0 и признаем все вероятностные гипотезы правдоподобными, если соответствующий критерий правдоподобия лежит в диапазоне от F1 до F0. Тогда всем правдоподобным вероятностным гипотезам отвечает множество векторов ., которое в двумерном фазовом пространстве представляет собой выпуклую область с нелинейными границами.
Впишем в эту область прямоугольник максимальной площади, грани которого сориентированы параллельно фазовым осям. Тогда этот прямоугольник .
зона предельного правдоподобия - представляет собой усечение . и может быть описан набором интервальных диапазонов по каждой компоненте



Разумеется, контрольная точка попадает в эту зону, то есть выполняется


что вытекает из унимодальности и гладкости функции правдоподобия.


Тогда мы можем рассматривать числа
треугольные нечеткие параметры плотности распределения (), которая и сама в этом случае имеет вид нечеткой функции.

П1.9. Нечеткие знания Назовем формальным знанием высказывание естественного языка, обладающее следующей структурой:



Приложение 1. Основы теории нечетких множеств 12

Приложение 1. Основы теории нечетких множеств 12

Приложение 1. Основы теории нечетких множеств 12

Приложение 1. Основы теории нечетких множеств 12

Приложение 1. Основы теории нечетких множеств 12

где a . определяемый объект (аргумент),  - логическая связка принадлежности вида ЕСТЬ/НЕ ЕСТЬ, X . обобщение (класс объектов). Также соблюдается правило очередности в рассмотрении фразы для понимания: сначала все связки И применяются к двум смежным предикатам, а затем все связки ИЛИ применяются к результатам предшествующих операций.



   - Начало -    - Назад -    - Вперед -