Перцептивные вычисления - Википедия - Perceptual computing

Перцепционные вычисления это приложение Заде теория вычисления со словами в области оказания помощи людям в вынесении субъективных суждений.

Перцептивный компьютер

В перцептивный компьютерPer-C - реализация перцептивных вычислений - имеет архитектуру, изображенную на рис. 1 [2] - [6]. Он состоит из трех компонентов: кодировщика, механизма CWW и декодера. Восприятие - слова - активируют Per-C и являются выходом Per-C (вместе с данными); Таким образом, человек может взаимодействовать с Per-C, используя только словарный запас.

Рисунок 1. Архитектура перцептивного компьютера.

Словарь зависит от приложения (контекста) и должен быть достаточно большим, чтобы конечный пользователь мог взаимодействовать с Per-C в удобной для пользователя манере. Кодировщик преобразует слова в нечеткие множества (FSs) и приводит к кодовая книга - слова с соответствующими им моделями ФС. Выходы кодировщика активируют вычисление со словами.[1] (CWW), выходом которого является одна или несколько других FS, которые затем преобразуются декодером в рекомендацию (субъективное суждение) с вспомогательными данными. Рекомендация может быть в форме слова, группы похожих слов, звания или класса.

Хотя для реализации трех компонентов Per-C - кодировщика, декодера и механизма CWW - необходимы многие детали, и они описаны в [5], именно когда Per-C применяется к конкретным приложениям, основное внимание уделяется методология становится понятной. Отступая от этих подробностей, методология перцептивных вычислений является:

  1. Сосредоточьтесь на приложении (А).
  2. Составьте словарный запас (или словари) для А.
  3. Соберите данные о конечных точках интервала от группы испытуемых (представляющих испытуемых, которые будут использовать Per-C) для всех слов в словаре.
  4. Сопоставьте собранные данные слов в слова-FOU с помощью Интервальный подход [1], [5, гл. 3]. Результатом этого является кодовая книга (или кодовые книги) для А, и завершает разработку кодировщика Per-C.
  5. Выберите подходящий двигатель CWW для А. Он отобразит ФС IT2 в одну или несколько ФС IT2. Примеры двигателей CWW: IF-THEN правила [5, гл. 6] и лингвистические средневзвешенные [6], [5, гл. 5].
  6. Если существующий двигатель CWW доступен для А, затем используйте доступную математику для вычисления выходных данных. В противном случае разработайте такую ​​математику для нового типа двигателя CWW. Новый двигатель CWW должен быть ограничен[2] так что его выходные данные напоминают FOU в кодовой книге (ах) для А.
  7. Сопоставьте выходные сигналы IT2 FS от механизма CWW с рекомендациями на выходе декодера. Если рекомендация - слово, ранг или класс, то используйте существующую математику для выполнения этого сопоставления [5, гл. 4]. В противном случае разработайте такую ​​математику для нового типа декодера.

Применение Per-C

На сегодняшний день Per-C реализован для следующих четырех приложений: (1) принятие инвестиционных решений, (2) принятие социальных решений, (3) распределенное принятие решений и (4) иерархическое и распределенное принятие решений. Конкретным примером четвертого приложения является так называемый Советник по публикациям журнала [5, гл. 10], в котором впервые только слова используются на каждом уровне следующего иерархического и распределенного процесса принятия решений:

п Рецензенты должны предоставить субъективную рекомендацию о журнальной статье, которая была отправлена ​​им заместителем редактора, который затем должен объединить независимые рекомендации в окончательную рекомендацию, которая отправляется главному редактору журнала. Потому что очень проблематично попросить рецензентов предоставить числовые баллы для подкатегорий оценки бумажных документов (две основные категории: Технические достоинства и Презентация), таких как важность, содержание, глубина, стиль, организация, ясность, ссылки и т. д., каждого рецензента попросят указать лингвистический балл только для каждой из этих категорий. Их не попросят дать общую рекомендацию по статье, потому что в прошлом рецензенты, которые выставляли одинаковые числовые оценки для таких категорий, довольно часто давали очень разные рекомендации по публикации. Оставив конкретную рекомендацию заместителю редактора, такие несоответствия можно надеяться на устранение.

То, как слова могут быть объединены для отражения рекомендаций каждого рецензента, а также опыта каждого рецензента в отношении предмета статьи, осуществляется с использованием лингвистического средневзвешенного значения. Хотя советник по оценке публикаций журнала использует рецензентов и помощника редактора, слово «рецензент» можно заменить на судью, эксперта, менеджера нижнего уровня, командира, судью и т. Д., А термин «помощник редактора» можно заменить словом «контроль» центр, командный центр, менеджер более высокого уровня и т. д. Таким образом, это приложение потенциально может широко применяться во многих других приложениях.

Недавно появился новый Per-C Анализ видов и последствий отказов (FMEA) была разработана методология с ее применением к съедобное птичье гнездо сельское хозяйство, в Борнео, было сообщено.[3]

Методология анализа видов отказов и последствий на основе перцепционных вычислений

Таким образом, Per-C (разработка которого заняла более десяти лет) является первой полной реализацией парадигмы CWW Заде, применяемой для помощи людям в вынесении субъективных суждений.

Смотрите также

Сноски

  1. ^ Лотфи Заде [7], отец нечеткой логики, придумал фразу «вычисления со словами» и заявил: «CWW - это методология, в которой объектами вычислений являются слова и предложения, извлеченные из естественного языка. [Он] вдохновлен замечательной способностью человека выполнять широкий спектр физических и умственных задач без каких-либо измерений и вычислений. CWW может иметь важное значение для того, как люди… принимают рациональные решения, основанные на восприятии, в среде неточности, неопределенности и частичной истины ». Он не имел в виду, что компьютеры на самом деле будут вычислять, используя слова - отдельные слова или фразы - а не числа. Он имел в виду, что компьютеры будут активироваться словами, которые будут преобразованы в математическое представление с использованием нечетких множеств (FS), и что эти FS будут отображены механизмом CWW в некоторую другую FS, после чего последняя будет преобразована обратно в слово. Определение CWW, данное Заде, является очень общим и не относится к конкретной области, в которой будет использоваться CWW. Перцепционные вычисления фокусируется на CWW для вынесения субъективных суждений.
  2. ^ Это (новое) ограничение является основным различием между перцептуальными вычислениями и приложениями функциональной аппроксимации ФС и систем.
  3. ^ Chai K.C .; Тай К. М .; Lim C.P. (2016). «Основанный на перцепционных вычислениях метод определения приоритетности режимов отказа в режиме отказа и анализа последствий, и его применение в выращивании съедобных птичьих гнезд» (PDF). Прикладные мягкие вычисления. 49: 734–747. Дои:10.1016 / j.asoc.2016.08.043.

Источники

  • Ф. Лю и Дж. М. Мендель, «Кодирование слов в интервальные нечеткие множества типа 2 с использованием интервального подхода», IEEE Trans. по нечетким системам, т. 16, pp 1503–1521, декабрь 2008 г.
  • Дж. М. Мендель, «Перцептивный компьютер: архитектура для вычислений со словами», Proc. семинара по моделированию со словами в учеб. of FUZZ-IEEE 2001, стр. 35–38, Мельбурн, Австралия, 2001.
  • Дж. М. Мендель, «Архитектура для вынесения суждений с использованием вычислений со словами», Int. J. Appl. Математика. Comput. Sci., Т. 12, No. 3, pp. 325–335, 2002
  • Дж. М. Мендель, «Вычисления со словами и их связь с фаззистикой», Информационные науки, т. 177. С. 998–1006, 2007.
  • Дж. М. Мендель и Д. Ву, Перцепционные вычисления: помощь людям в принятии субъективных суждений, Джон Вили и IEEE Press, 2010.
  • Д. Ву и Дж. М. Мендель, «Агрегация с использованием лингвистического среднего и интервального нечетких множеств типа 2», IEEE Trans. по нечетким системам, т. 15, нет. 6. С. 1145–1161, 2007.
  • Л. А. Заде, «Нечеткая логика = вычисления со словами», IEEE Trans. по нечетким системам, т. 4. С. 103–111, 1996.

внешняя ссылка