CC BY
41
Материалы Международной конференции
“Интеллектуальные САПР”
гдеЦу (в) и |Ху. (в ) - ограничения истинности термов (значений лингвистических
переменных), входящих в посылки в и в1, ш ■ число термов по которым сопоставляются Б И Б1 Формула (1) показывает на какую среднюю относительную величину отличаются посылки б и б1 В качестве меры сходства могут быть использованы и другие метрики.
Если в базе знаний нечетких продукций задана оценка неопределенности правила Б, ш(8;)е\У, которая определяет степень правдоподобности заключения Н* при заданной совокупности признаков, то степень различия между объектами
, 1 П1 .
^,8*)= — Х(М-и=(8)—М-и, (8 )) (2)
ш 3=1 -1 -1
определяет смещение оценки неопределенности заключения Н|, в соответствии с совокупностью фактов б1 относительно известной оценки неопределенности заключения Н, по совокупности фактов б. Если из данной формулы исключить операцию взятия по модулю, то знак выражения (2) будет определять сдвиг по шкале \№, относительно известной оценки неопределенности, на величину смещения. Иначе говоря, смещение показывает насколько увеличена (уменьшена) возможность заключения Н* при наличии текущей совокупности признаков объекта б1
Недостатком композиционного вывода по Ватанабэ является то, что при получении заключения по данным наблюдения может возникнуть неоднозначность в случае, когда разным входным значениям соответствует один об-уровень и, следовательно, одно заключение.
Для исключения этой неоднозначности предлагается ввести функцию возможности для каждого признака, описывающую его информативность относительно заключения. Для объединения функций возможности и нечеткости признака при правдоподобном выводе используются следующие операции: тт{ 1, ц,(х)+ ц2(х)} или |Л.1(х)+ц2(х)-(Ц-1(х)Ц2(х))- В этом случае в большей степени учитывается информативность признака, чем его нечеткость. В результате использования одной из этих операций получаем обобщенную функцию, определяющую веса значений признака относительно заключения, причем каждому значению соответствует свой а-уровень. Таким образом, для различных входных значений будут получены различные а-уровни и, следовательно, различные значения заключения.
Рассмотренные методы правдоподобных рассуждений позволяют решить следующие проблемы, возникающие при построении и анализе базы знаний нечетких продукций:
— более корректно сопоставлять текущие и эталонные ситуации при нечетком выводе; —учитывать в выводах с помощью смещения (3(5, б1) влияние значений нечетких посылок на заключение.
УДК 658.512
Маршак Я.Э., Туманова А.Л., Рустсмбекова С.А. НОВЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ В ЛЕЧЕНИИ НАРКОМАНИИ. "УМНЫЙ ВЫБОР"
В настоящее время проблемы наркомании остаются для мирового общества наиболее острыми. Имеющиеся до настоящего времени методы лечебной и психологической помощи остаются малоэффективными.
Поэтому растет как количество наркозависимых, так и процент смертности от этой страшной болезни нашего века. Стали очевидны две вещи: справиться со своей болезнью самостоятельно наркоман не в силах, и вылечить его на всю оставшуюся жизнь невозможно. Поэтому перед медициной встал вопрос: чем можно компенсировать человеку удовольствие, которое доставляют наркотики? Изучение мозга и скрытых резервов организма позволили найти новые принципы лечения этой страшной болезни нашего века, которые включают ряд комплексных мероприятий. Это в первую очередь программа "12 шагов к жизни", разработанная и внедренная в нашей стране Я.Э. Маршаком, применения
Известия ТРТУ
Тематический выпуск
"умных добавок", основу которых составляют природные аминокислоты, изучение микроэлементозов у наркоманов, которые в свою очередь часто составляют благоприятное плато для развития пристрастия к наркотикам и, наконец низкоуглеводный рацион, так как гипергликемический характер нашего питания также создает тягу к различным видам наркомании создавая так называемое "опиятное удовольствие".
В настоящее время уже можно сказать об высокой эффективности результатов практического внедрения вышеперечисленных этапов оздоровления наркоманов на примере уже действующего наркологического центра "Кундала" в Подмосковье. Кроме этого нами внедряется программа мер профилактики предупреждения развития наркомании в нашей стране, которая предусматривает учебно-просветительную работу с растущим поколением детей, начиная с дошкольных учреждений, прогнозированием влияния экологических нарушений на уровне микроэлементозов, с внедрением коррекции мономинерапами, изменения характера питания.
УДК 658.512
Е.Ю. Головина УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС ПОДДЕРЖКИ РАБОТ ЭТАПА АНАЛИЗА ЖИЗНЕННОГО ЦИКЛА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ
Жизненный цикл объектно-ориентированной разработки программной системы состоит из этапов анализа, проектирования, программирования, тестирования, сборки и сопровождения [1,2,3]. Разработка программной системы начинается с объектно-ориентированного анализа -обследования. На этом этапе определяются требования к программной системе, которые в объектно-ориентированном анализе описываются в виде классов объектов, объектов, атрибутов и отношений, составляющих словарь проблемной области. На этапе проектирования уточняются выделенные классы объектов и объекты, определяется их структура, а также осуществляется выделение новых классов объектов и объектов, разработка структур данных и методов.
Учебно-методический комплекс КМ (Knowledge Model) [4,5] используется для поддержки работ, проводимых на этапе анализа и частично на этапе проектирования. Комплекс КМ позволяет:
• выделить классы объектов проблемной области, определить их атрибуты и
отношения между классами объектов, составить описание классов объектов, атрибутов и отношений;
• определить структуры классов объектов, т.е. построить IS-A и Part-of иерархии
классов объектов проблемной области (по IS-A иерархии классов объектов реализовано наследование свойств);
• осуществить возможность поиска классов объектов и выхода на самый верхний
уровень иерархии;
• реализовать контроль уникальности имени класса объектов и схемы отношения;
• определить представителей классов объектов, задать Part-of иерархию на
представителях классов, ввести их описание;
• задать значения атрибутов или способ их определения;
• просмотреть структуры (IS-A и Part-of иерархий) классов объектов проблемной
области и отношений (при просмотре иерархий классов объектов реализованы следующие возможности: добавить, удалить, изменить класс объектов и осуществить поиск класса объектов);
• вывести на печать структуры классов объектов и классов отношений;
• получить экстенсионалы отношений и атрибутов (фактов) проблемной области и
проверить информацию, представленную в модели проблемной области, на непротиворечивость на основе логического вывода.
