Авторитетность издания
Добавить в закладки
Следующий номер на сайте
В Тверском государственном техническом университете рассматривался актуальный недостаток продукционных систем, связанный с низкой эффективностью процесса логического вывода, по сравнению с другими моделями представления знаний.
21.11.2018Поиск аналогии решения интеллектуальных задач экспертами нашел свое отражение в экспертных системах (ЭС).
ЭС – направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов (высококвалифицированных специалистов) в заданной предметной области.
Результат интереса к ЭС, продиктованный их умением решать задачи интерпретации данных, диагностики, мониторинга, проектирования, прогнозирования, планирования и обучения, проявился в виде активного применения ЭС в различных отраслях промышленности. Насчитываются тысячи ЭС, успешно решающих задачи определенного узкого класса, и это позволяет говорить о том, что ЭС сейчас составляют мощную ветвь в индустрии программных средств.
Каждая ЭС базируется на модели представления знаний. К наиболее общим моделям относятся продукционная модель (или система, основанная на правилах), семантические сети и фреймы. В некоторых случаях прибегают к использованию нечетких правил и нейронных сетей.
Наиболее распространенной моделью представления знаний для ЭС является продукционная модель. Этому способствуют модульная организация, наличие средств объяснения и аналогии с познавательным процессом человека.
Подробное описание дается в статье «Повышение скорости логического вывода продукционных экспертных систем путем использования аспектно-ориентированного подхода», авторы: Гончаров А.А., Семенов Н.А. (Тверской государственный технический университет, Тверь).
