Method for determining the relevance of cases based on fuzzy linguistic rules
Avdeenko Tat'yana, Makarova Ekaterina · Science Bulletin of the Novosibirsk State Technical University · 2016
Прецедентный подход (Case-Based Reasoning, CBR) является полезным инструментом представления знаний в социально-экономических системах, так как использует рассуждения по аналогии, свойственные человеческому интеллекту.Традиционный подход к оценке подобия прецедентов заключается в вычислении взвешенной метрики -расстояния в многомерном пространстве.В статье вместо подобия прецедентов рассматривается их релевантность на основе нечеткой логики.Нечеткие лингвистические правила используются в качестве инструмента для представления знаний о релевантности прецедентов.Рассматривается процедура настройки нечетких правил на основе обучения по выборкам прецедентов.Исследуются треугольные и квадратичные функции принадлежности.Проведенные исследования показывают приемлемую точность классификации прецедентов даже для малой обучающей выборки.При этом более гладкие (квадратичные) функции принадлежности показывают в среднем большую точность предсказания.Введение нечетких правил в качестве критериев оценки подобия привносит следующие существенные преимущества в прецедентную модель: нечеткие правила «если-то» представляют собой более общую и гибкую платформу для описания знаний о сходстве между прецедентами, чем расстояние в многомерном пространстве; сущность базы знаний, содержащей нечеткие правила, позволяет приобретать и интегрировать знания из различных источников; нечеткая база знаний является хорошо понятной за счет интерпретации отдельных языковых правил, следовательно, пользователи могут легко понять, как и почему прецедент был выбран для поиска, содержательно подтвердив нечеткие правила, полученные в результате обучения.Это создает возможность динамического участия человека во взаимодей-