Формальная спецификация свойств баз нечетких знаний Мамдани на основе метаграфа

У роботі розглянуто подання бази нечітких знань Мамдані у вигляді метаграфа. Проведено аналіз властивостей бази нечітких знань для підвищення достовірності нечіткого логічного виведення. Сформульовано визначення властивостей бази нечітких знань Мамдані: ненадлишковості, лінгвістичної несуперечливості, відсутності зациклювання та лінгвістичної повноти бази нечітких знань Мамдані. Визначено вимоги до структури метаграфа, який подає базу нечітких знань Мамдані, для випадків, коли база нечітких знань є ненадлишковою, лінгвістично несуперечливою, не містить зациклювання та є лінгвістично повною. Запропоновано проводити статичну верифікацію баз нечітких знань на основі структури метаграфа, а також його графічного подання.The paper describes Mamdani fuzzy knowledge base representation in the form of a metagraph. The fuzzy knowledge base properties which have an influence on confidence of fuzzy inference are analyzed. The definitions of non-redundant, linguistic non-contradicted, without circularity and linguistic complete Mamdani fuzzy knowledge base are given. The metagraph structure requirements corresponding to non-redundant, linguistic non-contradicted and linguistic complete Mamdani fuzzy knowledge base are defined. Mamdani fuzzy knowledge base properties static verification based on metagraph structure analysis is proposed.В работе рассмотрено представление базы нечетких знаний Мамдани в виде метаграфа. Проведен анализ свойств базы нечетких знаний для повышения достоверности нечеткого логического вывода. Сформулированы определения свойств базы нечетких знаний Мамдани: неизбыточности, лингвистической непротиворечивости, отсутствия зацикливания и лингвистической полноты, базы нечетких знаний Мамдани. Определены требования к структуре метаграфа, соответствующего базе нечетких знаний Мамдани, для случаев, когда база нечетких знаний является неизбыточной, лингвистически непротиворечивой, не содержит зацикливания и является лингвистически полной. Предложено проводить статическую верификацию баз нечетких знаний на основе структуры метаграфа, а также его графического представления

Experiences with Modeling and Verification of Regulations

Abstract. Information system models commonly describe organizations in terms of the structure of the data they use, the organization of the processes they perform and the operations that will be executed. Yet to date, the models tend to neglect the rules and constraints under which the business operates. Frequently these are not represented or even documented, but hard-coded or hidden into implementations. Compliance with regulations and verification of business rules is difficult when a considerable amount of business knowledge is only represented in code or database constructions and is not modeled in an explicit way that is easy to understand and verify. When properly defined, decision tables offer a solution to several issues in the modeling and verification of regulations, such as guaranteeing consistency, correctness, non-redundancy and completeness