Структурирование экспертных знаний на основе аппарата нечеткой логики

Abstract

В данной работе рассматривается возможность применения аппарата нечеткой логики для формального представления и структурирования экспертных знаний, используемых в интеллектуальных и экспертных системах. В отличие от традиционных подходов, ориентированных преимущественно на построение алгоритмов логического вывода, основной акцент сделан на описании понятий предметной области и смысловых связей между ними. Для формализации экспертных оценок используются нечеткие множества и лингвистические переменные, позволяющие учитывать размытость границ понятий и субъективный характер знаний эксперта. В работе приводятся математические модели основных элементов нечеткого представления знаний, а также программный пример на Python, иллюстрирующий реализацию лингвистических понятий.