Mai multe materiale:
Cunoașterea nu poate fi întotdeauna descris cu exactitate, cel mai adesea cunoștințe „neclare“. Toate ambiguitățile pot fi clasificate după cum urmează: constatări nedeterminarea, ambiguitate, nesigure, incomplete, neclare sau inexacte.
Controlul de ieșire nedeterministice este necesară, deoarece cunoștințele acumulate este fragmentară, și este imposibil să se determine în prealabil lanțul de inferențe în care acestea sunt utilizate.
Ambiguitatea de interpretare - un fenomen comun în astfel de cazuri, ca și înțelegerea limbajului natural, precum și recunoașterea de imagine și vorbire. Pentru a elimina ambiguitatea folosesc adesea contextul mai larg și constrângerile semantice, acesta este, de asemenea, utilizat pe scară largă metoda de relaxare.
cunoștințele Nesigur și concluziile utilizate în cazul în care cunoștințele și faptele este greu de imaginat doar două valori - adevărat sau fals. Există cunoștințe, acuratețea care, de exemplu, 0,8. O astfel de insecuritate sunt adesea prin utilizarea coeficienților de încredere, folosind modificările metoda bayesiene, logica fuzzy și probabilitate.
Exemple de cunoștințe incomplete ar putea fi citate. Deci, este posibil să se listeze toate elementele care sunt în cameră, dar ceea ce nu este posibil enumera. cunoașterea incompletă a metodelor de studiere a logicii non-monotonă.
Multimi fuzzy și terminale utilizate în studiul seturilor fuzzy, adică stabilește fără a specifica granițele lor. Concluziile fuzzy includ un set de reguli reprezentate ca multimi fuzzy. Pentru a rezolva problemele pe multimi fuzzy este introdus funcția de membru.