Modyfikacja stanfordskiej algebry współczynników pewności dla regułowo-modelowych systemów ekspertowych rmse

• Autorzy: Niederliński A.

Warianty tytułu

EN

Modifying the stanford certainty factor algebra for rule- and model-based expert systems rmes

• Konferencja: XV Krajowa Konferencja Automatyzacji Procesów Dyskretnych, Zakopane, 20-23 września 2006r.
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Istotą zaproponowanej modyfikacji jest wprowadzenie dwóch rodzajów wielokrotnych reguł o tych samych wnioskach: reguł kumulatywnych i reguł dysjunktywnych. Reguły kumulatywne mają niezależne listy warunków i wypadkowy współczynnik pewności wniosku jest wyznaczany jako kumulacja współczynników pewności wniosków poszczególnych reguł. Reguły dysjunktywne mają zależne listy warunków i tylko jedna z tych reguł określa wypadkowy współczynnik pewności wniosku.

EN

The modification consists of distinguishing two kind of multiple rules with the same conclusion: cumulative rules and disjunctive rules. Cumulative rules have independent lists of conditions and the overall certainty factor of their common conclusion is determined as a cumulation of certainty factors of the conclusions of all rules. Disjunctive rules have dependent lists of conditions and only one of them is determining the overall certainty factor of their common conclusion.

Słowa kluczowe

PL

algebra stanfordska; współczynnik pewności; system ekspertowy; system regułowo-modelowy; RMES

EN

stanford algebra; certainty factor; expert system; RMES

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe. Automatyka / Politechnika Śląska
• Rocznik: 2006
• Tom: z. 145
• Strony: 147--155
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz.

Twórcy

autor

Niederliński A.

• Instytut Automatyki Politechniki Śląskiej, 44-100 Gliwice, ul.Akademicka 16, tel. [phone],

Bibliografia

• 1. Buchanan B., Shortliffe E.: Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments. Addison-Wesley, Reading, MA, 1984.
• 2. Heckerman D.: Probabilistic interpretation of MYCIN'S certainty factors w pracy Kanal L.N., Lemmers J.F. (Eds): Uncertainty in Artificial Intelligence. Elsevier/North Holland, Amsterdam, London, New York 1986.
• 3. Lucas P.J.F.: Certainty factor like structures in Bayesian belief networks. Knowledge Based Systems 14, 2001, p. 327-335.
• 4. Niederliński A.: Regułowo-modelowe systemy ekspertowe: http://www.rmse.pl/, 2006.
• 5. Niederliński A.: Regułowo-modelowe systemy ekspertowe rmse. Wydawnictwo PJK, Gliwice 2006.
• 6. Poole D., Mackworth A., Goebel R.: Computational Intelligence. A Logical Approach. Oxford University Press, New York, Oxford 1998.
• 7. Russel S., Norvig P.: Artificial Intelligence. A Modern Approach. II-nd Edition, Prentice Hall - Pearson Education International, Upper Saddle River, 2003
• 8. Shortliffe E.: Computer Based Medical Consultations: MYCIN. American Elsevier, New York 1976.