Понятие искусственного интеллекта. Гранулирование информации и его роли в рассуждениях. Сжатие данных с помощью слов. Выражение данных в виде предложений естественного языка. Правила вывода в нечеткой логике. Использование лингвистической аппроксимации.
При низкой оригинальности работы "Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии интеллектуальны систем", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии интеллектуальны системПока мы не имеем даже согласованного множества тестов, чтобы измерять КМИ некоторой системы, созданной человеком, например, портативной видеокамеры. Более того, существует много проблем, которые не могут быть решены только каким-то одним средством: нечеткой логикой, нейровычислениями, генетическими вычислениями или вероятностными рассуждениями. Нечеткая логика лежит в основе методов работы с неточностью, зернистой структурой (гранулированной) информацией, приближенных рассуждений и, что наиболее важно, вычислений со словами (Computing with Words). Далее объясним, почему гранулирование информации играет существенную роль в оперировании нечеткими понятиями и, в частности, в рассуждениях и вычислениях со словами, а не с числами. За короткое время разговора, скажем, за 10-20 секунд, A может сформировать грубую оценку возраста B, выраженную, например, следующим образом: «Вероятность того, что B очень молодой, очень малая», «Вероятность того, что B молодой, малая», «Вероятность того, что B средних лет, большая», «Вероятность того, что B старый, малая», «Вероятность того, что B очень старый, очень малая».Понимание, конструирование и развитие информационных/ интеллектуальных систем представляет собой серьезный вызов всем тем, кто вовлечен в разработку и приложения нечеткой логики и мягких вычислений.
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
