Анық емес жүйелер туралы тест

Толық ақпараттың болмауы немесе динамикасы мен құрылымын анықтау қиын болатын жүйелер.

Экологиялық жүйелер, ауа райы, климаттық өзгерістер сияқты, болжау қиын жүйелер.

Нарықтық өзгерістер, тұтынушы мінез-құлқы, қаржылық дағдарыстар сияқты экономикалық жағдайлар.

Әлеуметтік динамика, мәдени өзгерістер сияқты, қоғамның мінез-құлқы.

Күрделі техникалық жүйелер, бағдарламалық қамтамасыз ету, немесе өнеркәсіптік процесс.

Жасанды интеллект арқылы қолданылатын жүйелер, бірақ басқару қиын болуы мүмкін.

Белгісіздік жағдайында жүйені динамикалық түрде басқару және өзгерістер енгізу.

Жүйенің түрлі аспектілерін модельдеу және симуляция жасау арқылы оның әрекеттерін зертеу.

Анық емес жағдайларда шешім қабылдаудың теориялық тәсілдерін қолдану, мысалы, ықтималдық пен статистика.

Жасанды интеллект арқылы деректерді жинау және талдау арқылы жүйедегі белгісіздіктерді анықтау және басқару.

Объектілер жиыны, онда әрбір объектіге мүшелік дәрежесі беріледі (0-ден 1-ге дейін).

Анық емес жиынға объектілердің тиесілілік дәрежесін анықтайтын функция.

Анық емес жиындар мен логика негізінде жұмыс істейтін жүйе.

Жүйенің жұмысын сипаттайтын ереже, "Егер...онда" түрінде.

Екі анық емес жиынды біріктіру, ең жоғары мүшелік дәрежесіне қарай жаңа жиын құралады.

Екі анық емес жиынның қиылысуы, ең төменгі мүшелік дәрежесіне қарай жаңа жиын құралады.

Анық емес жиынның толықтыруы. Жүйенің бөлігін алып тастағанда пайда болады.

Дәстүрлі екілік логикадан айырмашылығы, "жұмсақ" немесе "анық емес" мәндермен жұмыс істейтін логика.

Мәндердің анықталмағандығы немесе дәлдік болмауы.

Жүйенің мінез-құлқын болжау мен басқару мүмкіндігін арттыру, белгісіздікті азайту.

Толық ақпарат болмаған кезде немесе жүйенің динамикасын анықтау қиын болғанда қолданылатын жүйе.

Бұл жүйелер нақты анықтамаларсыз жұмыс істей алады, бұл оларды өзгермелі жағдайларға бейімделуге мүмкіндік береді.

Олар жүйелерді жартылай анықталған ақпаратпен басқаруға мүмкіндік береді.

Олардың құрылымы және жұмысы күрделі болуы мүмкін, бұл оларды жобалауды қиындатады.

Күрделі анық емес жүйелерді есептеу және басқару үшін көп ресурстар қажет болуы мүмкін.

Анық емес жүйелермен жұмыс істеу түсініктіліктің төмендеуіне және қателіктерге әкелуі мүмкін.

Инженерия, басқару жүйелері, медициналық диагностика, қаржылық модельдеу және т.б. салаларда қолданылады.

Олар адам тілінің "жұмсақ" табиғатын жақсы сипаттай алады.

Толық немесе нақты ақпараттың болмауы немесе жүйенің динамикасы мен құрылымын анықтау мүмкін емес болған жағдайларды білдіреді.

Экологиялық жүйелер, ауа райы, климаттық өзгерістер сияқты күрделі табиғи жүйелер. Бұл жүйелердегі көптеген факторлар мен өзара әрекеттестіктердің нәтижесінде олардың болашағын болжау өте қиын болуы мүмкін.

Нарықтық өзгерістер, тұтынушы мінез-құлқы, қаржылық дағдарыстар сияқты факторлар анық емес болып табылады. Экономикалық болжаулар мен шешімдер көптеген белгісіздікке негізделеді.

Әлеуметтік динамика, мәдени өзгерістер және қоғамның мінез-құлқы сияқты аспектілердің болжамдылығы төмен. Әлеуметтік өзгерістер мен трендтерді анықтау мен бақылау қиын болуы мүмкін.

Мұнда күрделі техникалық жүйелер, бағдарламалық қамтамасыз ету, немесе өнеркәсіптік процестердегі белгісіздік болуы мүмкін.

AI жүйелері кейде болжамды нәтижелер берсе де, олардың қалай жұмыс істейтіні, неге белгілі бір шешім қабылдайтыны туралы толық түсінік болмауы мүмкін. Бұл әсіресе терең оқыту (deep learning) модельдері мен нейрондық желілер үшін тән.

Анық емес жүйелерді басқару және бақылау үшін бірнеше тәсілдер қолданылуы мүмкін: импровизация және адаптация, модельдеу және симуляция, шешім қабылдау теориясы және машиналық оқыту мен деректерді талдау.

Белгісіздік жағдайында жүйені динамикалық түрде басқару және қажетті өзгерістер енгізу арқылы жұмыс жасау.

Жүйенің түрлі аспектілерін модельдеу және симуляция жасау арқылы оның әрекеттері мен ықтимал нәтижелерін зерттеу.

Бұл логика саласы дәстүрлі логиканың екілік жүйесі (ақиқат немесе жалған) салыстырғанда, "жұмсақ" немесе "анық емес" мәндермен жұмыс істейді. Яғни, мәндердің аралық дәрежесін (мысалы, "сәл жылы", "кішкене салқын") қолданады.

Бұл объектілер жиыны, онда әрбір объектіге мүшелік дәрежесі (0-ден 1-ге дейін) беріледі. 0 - бұл объектінің жиынға қатыспауын, 1 толық қатысуын білдіреді.

Бұл жүйе үшін ережелер жиынтығы, мысалы: "Егер температура жоғары болса, онда желдеткіш жылдамдығы жоғары болуы керек". Бұл ережелер жиындардың мүшелік функцияларын пайдалана отырып, анық емес нәтижелерді өңдейді.

Екі анық емес жиынды біріктіру, мұнда жаңа жиынның мүшелік функциясы ең жоғары мүшелік дәрежесімен анықталады.

Екі анық емес жиынның қиылысуы, мұнда нәтижелі жиынның мүшелік функциясы ең төменгі мүшелік дәрежесімен анықталады.

Анық емес жүйелер толық ақпарат болмаған жағдайларда және жүйенің динамикасын анықтау қиын болған жағдайларда пайдалы болуы мүмкін.