Методы автоматического образования логических баз в системах искусственного интеллекта.

##plugins.themes.bootstrap3.article.main##

V.I. Shalak

Abstract

В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту пик интереса приходится на разработку индуктивных методов приобретения знаний. Связано это с тем, что, например, при создании экспертных систем львиная доля времени уходит на процесс извлечения знаний из эксперта [1]. На это иногда уходит несколько лет. Автоматизация процесса приобретения знаний позволила бы резко ускорить и удешевить работы по созданию таких систем.

В связи с этим мы рассмотрим предложенный А,Д. Закревским метод выявления импликативных закономерностей в булевом пространстве признаков [2,3,4,53 и попробуем распространить его на другие интересные с точки зрения логики и ее приложений случаи.

##plugins.generic.usageStats.downloads##

##plugins.generic.usageStats.noStats##

##plugins.themes.bootstrap3.article.details##

Section
Papers

References

Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач в диалоге с ЭВМ. М.,1987.
Закревский А.Д. Некоторые комбинаторные задачи искусственного интеллекта // Семиотика и информатика. 1980. Вып.15.
Закревский А.Д. К выбору гипотез при поиске закономерностей в булевом пространстве // Докл. АН БССР. 1981. Т.25. ^3.
Закревский А.Д. Выявление импликативных закономерностей в булевом пространстве признаков и распознавание образов // Кибернетика. 1982. 1.
Закревский А.Д. Логика распознавания. Минск, 1988.
Осипов Г.С. Метод формирования и структурирования модели знаний для одного типа предметных областей // Техническая кибернетика. 1988. 2.