Wybrane zagadnienia realizacji podsystemu ekspertowego w aplikacji internetowej

• Autorzy: Simiński R. , Manaj M.

Warianty tytułu

EN

Implementation of expert subsystem in the web application – selected practical issues

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Niniejszy artykuł prezentuje wybrane praktyczne zagadnienia związane z realizacją podsystemu ekspertowego wbudowanego w aplikację internetową. Opisana została koncepcja takiego podsystemu, jego cele oraz metody wykorzystania w aplikacji. Przedstawione zostały funkcje edytora bazy wiedzy, przyczyny wykorzystania rozszerzonego opisu atrybutów i reguł. Następnie przedstawione zostały przykłady wykorzystania tych rozszerzeń podczas przygotowania do wnioskowania oraz jego realizacji.

EN

This article describes the study of selected practical issues focused on the constructing expert system module build-in the web application. We describe a conception of knowledge based subsystem, its goal and method of utilization in whole system. We present functionality of knowledge base editor, we explain the reasons of the attributes’ and rules’ extended description usage. Next we present an examples of application proposed extensions during the inference preprocessing and processing stage.

Słowa kluczowe

PL

regułowe bazy wiedzy; wnioskowanie; aplikacja internetowa

EN

rule knowledge bases; inference; web application

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2015
• Tom: Vol. 36, nr 1
• Strony: 131--143
• Opis fizyczny: Bibliogr. 10 poz.

Twórcy

autor

Simiński R.

• Uniwersytet Śląski, Instytut Informatyki

autor

Manaj M.

• SoftGraf

Bibliografia

• Simiński R.: Extraction of Rules Dependencies for Optimization of Backward Inference Algorithm. [w:] Kozielski S., Mrozek D., Kasprowski P., Małysiak-Mrozek B., Kostrzewa D. (red.): Beyond Databases, Architectures, and Structures, Communications in Computer and Information Science, Springer International Publishing, 2014, s. 191÷200.
• Nowak-Brzezinska A., Siminski R.: Knowledge mining approach for optimization of inference processes in rule knowledge bases. LNCS, Vol. 7567, Springer Verlag, 2012, s. 534÷537.
• Browne P.: JBoss Drools Business Rules. Packt Publishing, 2009.
• Forgy C. L.: On the efficient implementation of production systems. Carnegie-Mellon University, 1979.
• Forgy C.: Rete: A Fast Algorithm for the Many Patterns/Many Objects Match Problem. Artificial Intelligence, Vol. 19, 1982, s. 17÷37.
• Miranker D. P.: TREAT: A Better Match Algorithm for AI Production Systems; Long Version. University of Texas, 1987, s. 78÷85.
• Nalepa G., Ligeza A., Kaczor K.: Overview of Knowledge Formalization with XTT2 Rules. Rule-Based Reasoning, Programming, and Applications, LNCS, Vol. 6826, Springer Verlag, 2011, s. 329÷336.
• Browne P.: JBoss Drools Business Rules. Packt Publishing, 2009.
• Russell S., Norvig P.: Artificial Intelligence: A Modern Approach. 2nd Edition. Prentice Hall, 2003.
• Luger G. F.: Artificial Intelligence. Addison Wesley, 2000.