Нечеткие знания и способы их обработки

Даже количествен­ные данные, полученные путем достаточно точных эксперимен­тов, имеют статистические оценки достоверности, надежности, значимости и т.д. Информация, которой заполняются экспертные системы, получается в результате опроса экспертов, мнения кото­рых субъективны и могут расходиться. Наряду с количественны­ми характеристиками в базах знаний ИИС должны храниться ка­чественные показатели, эвристические правила, текстовые зна­ния и т.д. При обработке знаний с применением жестких механиз­мов формальной логики возникает противоречие между нечетки­ми знаниями и четкими методами логического вывода. Разрешить это противоречие можно или путем преодоления нечеткости зна­ний (когда это возможно), или с использованием специальных методов представления и обработки нечетких знаний.