служить шкала расстояний: вплотную, очень близко, близко, ни далеко ни близко, далеко, очень далеко, в бесконечности; или шкала размеров: крошечный, очень маленький, маленький, средний, большой, очень большой, огромный. Особенностью лингвистических шкал является то, что их элементы могут быть отражены в некоторых интервалах значений определенного параметра, измеряемого в натуральных единицах (метрах, часах, квадратных километрах и т.п.). При хорошо устроенной шкале эти интервалы должны покрывать ее плотно без наложений друг на друга. Добиться этого можно путем введения отсечек на графиках функций принадлежности, фиксирующих некоторое их пороговое значение.

На рис. 28, в показаны два уровня отсечки ?: ?1 и ? 2. Как видно из проекций отсекающих линий на ось абсцисс, ?1 таково, что плотного покрытия интервалами значений параметра «рост» не происходит. Между отрезками, соответствующими нечетким квантификаторам роста «маленький», «средний» и «высокий», образуются пустые отрезки (на рис. 28, в они не помечены косыми линиями). При значении ? 2 заполнение почти плотное. Если оставшийся пустым отрезок разделить пополам между двумя соседними, то образуется лингвистическая шкала роста, содержащая три нечетких квантификатора. Величина ? может быть определена как степень уверенности, с которой квантификатор относит значения роста к соответствующим нечетким множествам (в нашем примере это множества «маленькие (в смысле роста) люди», «люди среднего роста» и «высокие люди»).

Перейдем теперь к нечетким рассуждениям. Напомним сначала, что один шаг достоверного вывода можно описать в виде схемы следующего вида.

Здесь над чертой стоят те утверждения, истинность которых уже доказана, а ниже черты – утверждения, истинность которых логически следует из верхних утверждений и тех правил вывода, которые используются в данной логической системе. Для большей наглядности рассмотрим один частный, но весьма распространенный случай вывода, с которым мы уже сталкивались, – по правилу модус поненс. Напомним его схему:

Рассмотрим теперь схему вида

Здесь 1 – нечеткий квантификатор, показывающий, что истинность А не является абсолютной. Конечно, вывод, который следует из подобной посылки, также не может быть достоверным. Степень его правдоподобности оценивается нечетким квантификатором 2. Примером рассуждения такого типа может служить следующая схема:

Знак вопроса стоит тут на том месте, где должен находиться некоторый нечеткий квантификатор. Интуиция подсказывает нам, что им должен быть квантификатор «часто». Вывод «часто я не выхожу на улицу» выглядит вполне в духе человеческих умозаключений.

Рассмотрим еще одну схему:

Здесь квантификатор 1 стоит в другой позиции. Примером такого рассуждения может служить следующая схема:

Какой квантификатор надо здесь подставить вместо знака вопроса? Однозначный ответ на этот вопрос вряд ли возможен. В схеме нет информации о частоте события А. А без этой информации трудно сделать сколь-нибудь содержательное заключение. Можно лишь отметить, что если речь идет о сиюминутном решении о прогулке, то положительное решение о ней имеет не слишком большую вероятность.

Рассмотрим, наконец, схему

Конкретный случай ее реализации:

Здесь определение 2 более обосновано. По- видимому, большинство читателей не будут возражать, если вместо знака вопроса будет стоять квантификатор «нередко», хотя могут быть и другие мнения.

При создании логик, моделирующих нечеткие рассуждения, делалось немало попыток поиска формальных процедур, позволяющих «вычислять» вид 2. О некоторых из них говорится в комментариях к данному разделу. В следующем разделе мы опишем один из возможных способов такого «вычисления», а в заключительном разделе главы познакомимся еще с несколькими предложениями такого рода. Но прежде чем делать это, остановимся еще на одном моменте, связанном с использованием нечетких квантификаторов при рассуждениях.

В высказываниях «В Ленинграде часто идет дождь» или «Мой ребенок часто болеет» использован один и тот же нечеткий квантификатор «часто». Но каждому ясно, что за ним скрывается неодинаковая фактическая частота. Дожди в Ленинграде, наверное, идут куда чаще, чем болеет ребенок. Один и тот же квантификатор соотносится в этих высказываниях с различными нормами. Норма частоты дождя в Ленинграде иная, чем норма частоты заболевания детей. Если житель Москвы говорит, что он живет недалеко от работы, а житель Ялты говорит то же самое, то за квантификатором «недалеко» у москвича скрывается куда большее расстояние, чем у ялтинца. Таким образом, сами по себе квантификаторы ничего не определяют, кроме положения на лингвистической шкале. В конкретных ситуациях они приобретают некоторый физический смысл, зависящий от этих ситуаций. Поэтому особое значение приобретают исследования, в которых предлагается аппарат, позволяющий делать нечеткие выводы единообразным способом для всего класса однотипных или похожих ситуаций.

Известен, например, Принцип ситуативной инвариантности, позволяющий, проведя рассуждение для одной ситуации, преобразовывать его формальным образом для ситуаций, сходных с первоначальной. Этот принцип срабатывает, если имеется лингвистическая шкала. Тогда переход от ситуации к ситуации связан с монотонным смещением всех отрезков, соответствующих квантификаторам шкалы, на определенное число позиций влево или вправо по множеству значений признака, учитываемого данной лингвистической шкалой. Такое смещение позволяет использовать в нечетких рассуждениях элементы, характерные для рассуждений по аналогии. Только вместо диаграммы, отражающей пропорцию Лейбница, в нечетких рассуждениях появляется нечеткая диаграмма моделирования (НДМ), которая имеет вид

Добавить отзыв
ВСЕ ОТЗЫВЫ О КНИГЕ В ИЗБРАННОЕ

0

Вы можете отметить интересные вам фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.

Отметить Добавить цитату