Od Drzew Tablicowych do Sieciowych Tablic Decyzyjnych: ewolucja zmodularyzowanych reprezentacji wiedzy

• Autorzy: Wojnicki I.

Warianty tytułu

EN

From Tabular Trees to Networked Decision Tables: an Evolution of Modularized Knowledge-base Representations

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Stosując systemy regułowe, można wyróżnić dwie klasy problemów: efektywność procesu projektowania oraz wydajność procesu uruchamiania. Niniejszy artykuł przeglądowo opisuje metody projektowania reguł opracowane w Katedrze Automatyki AGH pod kątem rozwiązywania ww. problemów. Proponowane podejścia opierają się w dużej mierze na modularyzacji bazy wiedzy i odpowiedniej jej wizualizacji. Przedstawiono ich ewolucję, jak również wyniki najnowszych badań dotyczących wnioskowania kontekstowego.

EN

There are two common issues while dealing with rules and rule-based systems. These are efficiency of the design process and performance of rule interpretation. This paper discusses briefly several design approaches developed at the Department of Automatics, AGH which tackle these issues. The proposed solutions are mainly based on modularization and appropriate visualization of the knowledge base being designed. Evolution of selected approaches and results of recent research regarding application of context-based reasoning are presented as well.

Słowa kluczowe

PL

reguły; wnioskowanie; reprezentacja reguł; kontekst; modularność

EN

rules; reasoning; rule representation; context; modularity

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Robotyka
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 15, nr 12
• Strony: 173--177
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Wojnicki I.

• AGH Akademia Górniczo-Hutnicza, Wydział EAIiE, Katedra Automatyki,

Bibliografia

• 1. Gonzalez A. J., Stensrud B. S., Barrett G. C. (2008): Formalizing context-based reasoning: A modeling paradigm for representing tactical human behavior, Int. J. Intell. Syst. 23(7), 822-847.
• 2. Kiczales G. (1996): Aspect-Oriented Programming, ACM Comput. Surv. 28(4es), 154.
• 3. Ligeza A. (2006): Logical Foundations for Rule-Based Systems. Springer-Verlag, Berlin, Heidelberg.
• 4. Ligęza A., Nalepa G., Wojnicki I. (2000): Analysis of selected problems of design and implementation of realtime rule-based systems on the base of Kheops system (in Polish), [w:] Szmuc T., Klimek R. (red.), Real Time Systems 2000, 53-64, Institute of Automatics AGH, Cracow.
• 5. Ligęza A., Wojnicki I., Nalepa G. J. (2001): Tab- Trees: a CASE tool for the design of extended tabular systems, [wd Proceedings of the 12th international conference, DEXA 2001, Database and expert systems applications, Munich.
• 6. Ligęza A. (2001): Toward logical analysis of tabular rule-based systems, International Journal of Intelligent Systems 16(3), 333-360, special issue on Verification and Validation Issues in Databases, Knowledge-Based Systems, and Ontologies.
• 7. Nalepa G. J., Wojnicki I. (2009): Visual Generalized Rule Programming Model for Prolog with Hybrid Operators, [w:] Seipel D., Hanus M., Wolf A. (red.), INAP2007/WLP 2007, LNAI, volume 5437, 178-194, Springer, Berlin Heidelberg.
• 8. Tzafestas S., Ligęza A. (1989): Expert control through decision making, Journal of Intelligent and Robotic Systems 1(4), 407-425.
• 9. Wojnicki I. (2011): Implementing General Purpose Applications with the Rule-Based Approach, [w:] Bassiliades N., Governatori G., Paschke A. (red.), Ru1eML Europe, Lecture Notes in Computer Science, volume 6826, 360-367, Springer.