Traktowanie niepewnosci w systemach ekspertowych

• Autorzy: Kusz A , Marciniak A.W.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Problem traktowania niepewności jest jednym z najważniejszych problemów związanych z projektowaniem systemów ekspertowych. W programach komercyjnych traktowanie niepewności oparte jest na tzw. metodzie współczynników pewności (Certainty Factors). Metoda współczynników pewności ma wiele odmian. W każdej z nich określona jest arytmetyka wyznaczania współczynników pewności przypisanych zmiennym występującym w przesłance reguły i wartości współczynnika pewności przypisanego relacji reprezentowanej przez regułę. W zależności od konkretnej metody traktowania niepewności należy odpowiednio konstruować bazę reguł.

EN

Treating of the uncertainty is one of the most important problems connected with designing the expert systems. In commercial programmes the treating of uncertainty is based on the method of certainty factors. There are numerous modifications of the certainty factor method. Each of them defines the calculus for determining the certainty coefficients of rule conclusion on the basis of certainty values attached to the variables occuring in rule premise as well as to the value of certainty coefficient attributed to the relation represented by the rule. Rule Base should be designed according to definite method of treating the uncertainty.

Słowa kluczowe

PL

warunki niepewnosci; wspolczynniki pewnosci; wnioskowanie; systemy ekspertowe

• Wydawca: -
• Czasopismo: Problemy Inżynierii Rolniczej
• Rocznik: 1993
• Tom: 01
• Numer: 1
• Opis fizyczny: s.113-118,bibliogr.

Twórcy

autor

Kusz A

• Akademia Rolnicza, Lublin

autor

Marciniak A.W.

Bibliografia

• Bonissone P. (1990): Uncertainty in Artificial Intell. vol. 5, North-Holland, s.237 - 253.
• Friederich S., Gargano M. (1989): Expert Systems Design and Development. J. Wiley.
• Lasek M. (1990): Zastosowanie teorii prawdopodobieństwa Bayesa i teorii możliwości w systemach ekspertowych. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu, IBS PAN, Warszawa.
• Levine R., I. i inni (1990): Al and Expert Systems. McGraw-Hill.
• Reiter R. (1980): A Logic for Default Reasoning, Artif. Intell. 13, s. 81 - 132.
• Saffiotti A. (1987): An Al view of the treatment of uncertainty. The Knowledge Engineering Review, 2 (2), Cambridge Univ. Press.
• Shafer G. (1976): A Mathematical Theory of Evidence, Princeton Univ. Press.
• Shortliffe E., Buchnan B. (1975): A Model of Inexact Reasoning in Medicine, Math. Bosci. 23.
• Zadeh L. (1978): Fuzzy Sets as a Basis to a theory of possibility, Fuzzy Sets Syst. 1, s. 3 - 28.