Абстрагирование и категоризация в умных машинах на основе гранулярных вычислений

Abstract

Рассматривается проблема создания умных машин, связанная с обобщением сенсорных данных для принятия управляющих решений в ситуациях, которые не были заложены при проектировании системы. Предлагается подход получения из сенсорных данных знаний в виде абстрактных категорий разного уровня обобщения. Представление сенсорных данных знаниями разного уровня абстрагирования формализовано в виде модели нечеткого гранулярного компьютинга.

The problem of creating intelligent machines is considered, which is connected with the generalization of sensory data for making control decisions in situations that were not inherent in the design of the system. The approach of obtaining knowledge from sensory data in the form of abstract categories of different levels of generalization is proposed. The representation of sensory data by knowledge of different levels of abstraction is formalized in the form of a model of fuzzy granular computing.