Рассмотрение лингвистических методик формирования словаря-тезауруса. Описание способов нечеткого математического моделирования терминологических систем проектных документов, оценка возможности их применения в системах автоматизированного проектирования.
Аннотация к работе
Таким образом в модели нечеткого вывода выделяем 6 входных переменных, которые могут принимать значения, соответствующие относительной частоте встречаемости терминов данного словаря в множестве терминов предметной области. После обработки 18 текстов по НЛ, 10 текстов по математике и 10 текстов по логике программой Fuzzy Base были получены частотные характеристики, на основе которых по средним значениям относительных частот встречаемости терминов построен частотный портрет (Рис. По данным этих усредненных частот были сформулированы 3 нечетких правила отнесения текста к предметной области Нечеткой логики, Математики и Логики (система нечеткого вывода типа Мамдани): ПРАВИЛО 1: ЕСЛИ уровень относительной частоты терминов F в тексте - «средний» И уровень относительной частоты терминов L - «средний» И уровень относительной частоты терминов M - «минимальный» И уровень относительной частоты терминов LT - «минимальный» И термины словарей C и KI - отсутствуют, ТО степень уверенности, что текст принадлежит к предметной области F - максимальная. ПРАВИЛО 2: ЕСЛИ уровень относительной частоты терминов F в тексте - «минимальный» И уровень относительной частоты терминов L - «максимальный» И уровень относительной частоты терминов M - «минимальный» И термины словарей C, LT и KI - отсутствуют, ТО степень уверенности, что текст принадлежит к предметной области L - максимальная. ПРАВИЛО 3: ЕСЛИ уровень относительной частоты терминов F в тексте - «минимальный» И уровень относительной частоты терминов L - «средний» И уровень относительной частоты терминов M - «максимальный» И термины словарей C, LT и KI - отсутствуют, ТО степень уверенности, что текст принадлежит к предметной области М - максимальная.