Для работы со знаниями для создания моделей предметных областей, например, для автоматизации бизнес-процессов, необходимо работать не только с точными знаниями, но и с вероятностными и оценочными знаниями.

Вероятностные знания получаются при помощи сбора и анализа данных, а оценочные знания — непосредственно от экспертов.

Работая с такими знаниями, приходится применять нечеткие логики. Проблема большинства нечетких логик состоит в парадоксах и в том, что для них не выполняются тождества классической логики. Такие парадоксы затрудняют интеграцию моделей точных знаний и знаний нечетких, оценочных и вероятностных.

В лекции будет рассмотрен авторский подход к нечетким знаниям, который позволяет совместить нечеткие логики с выполнением логических тождеств. Становится возможным оперировать одновременно, например, системой дифференциальных уравнений и системой экспертных оценок. Это востребовано, в частности, для оценки рисков, например, рисков возникновения критических ситуаций в медицине.

Спикер: Дмитрий Евгеньевич Пальчунов, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедрой общей информатики НГУ, ведущий научный сотрудник Института математики СО РАН, член-корреспондент Российской инженерной академии.