HeaRT rule inference engine in intelligent systems

• Autorzy: Bobek S.

Warianty tytułu

PL

Wykorzystanie regułowego silnika wnioskującego HeaRT w systemach inteligentnych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Rules are one of the most important knowledge representation methods. Rule-based expert systems proved to be a successful AI technology in a number of areas. Building such systems requires creating a rule-base, as well as providing an effective inference mechanism that fires rules appropriate in a given context. Building and maintaining such a rule-base is a very difficult task and can be supported by a sepcially designed tools. Due to the fact that inference engines usually are parts of such tools it is difficult to integrate such expert systems with external software. In this paper a custom inference engine was presented, that implements three inference algorithms and can be easily integrated with other systems. Its usage in selected intelligent systems was also described.

PL

Reguły są jedną z najważniejszych metod reprezentacji wiedzy. Systemy ekspertowe oparte na regułowej bazie wiedzy są istotną technologią w zastosowaniach sztucznej inteligencji w różnych dziedzinach. Budowanie takich systemów wymaga stworzenia bazy wiedzy, jak również dostarczenia wydajnego mechanizmu pozwalającego na uruchamianie reguł i wnioskowanie. Budowanie bazy wiedzy i zarządzanie nią jest bardzo trudnym zadaniem. Może ono być wspierane poprzez narzędzia przeznaczone do tego celu, jednak ponieważ silniki wnioskujące zazwyczaj stanowa integralną część takich narzędzi, integracja ich z zewnętrznym oprogramowanie stanowi jeszcze trudniejsze zadanie. W niniejszym artykule opisany został nowy regułowy silnik wnioskujący, pozwalający na stosowanie kilku algorytmów wnioskowania i łatwą integrację z innymi systemami. Przedstawione zostało również jego zastosowanie w wybranych inteligentnych systemach komputerowych.

Słowa kluczowe

EN

inference engine; rules; rule-based systems

PL

silniki wnioskowania; reguły; systemy regułowe

• Wydawca: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów PIAP
• Czasopismo: Pomiary Automatyka Robotyka
• Rocznik: 2011
• Tom: R. 15, nr 12
• Strony: 226--228
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys.

Twórcy

autor

Bobek S.

• AGH University of Science and Technology, Department of Automatics,

Bibliografia

• 1. Bobek S., Kaczor K., Nalepa G. J., Overview of Rule Inference Algorithms for Structured Rule Bases,.
• 2. Friedman-Hill E. (2003): Jess in Action, Rule Based Systems in Java, Manning.
• 3. Giarratano J. C., Riley G. D. (2005): Expert Systems, Thomson.
• 4. Kaczor K., Nalepa G. J. (2008): Design and Implementation of HQEd, the Visual Editor for the XTT+ Rule Design Method, Technical Report CSLTR 02/2008, AGH University of Science and Technology.
• 5. Kaczor K., Nalepa G. J. (2009): HaDEs - Presentation of the HeKatE Design Environment, [in]: Baumeister J., Nalepa G. J. (Eds.), 5th Workshop on Knowledge Engineering and Software Engineering (KESE2009) at the 32nd German conference on Artificial Intelligence: September 15, 2009, Paderborn, Germany, 57-62, Paderborn, Germany.
• 6. Kluza K., Maślanka T., Nalepa G. J., Ligęza A. (2011): Representing BPMN Diagrams with XTT2-based Business Rules Proposal, [in]: Brazier F. M., Nieuwenhuis K., Pavlin G., Warnier M., Badica C. (Eds.), Intelligent Distributed Computing V, Studies in Computational Intelligence, Springer-Verlag, in press.
• 7. Nalepa G., Ligęza A., Kaczor K. (2011a): Overview of Knowledge Formalization with XTT2 Rules, [in]: Bassiliades N., Governatori G., Paschke A. (Eds.), Rule-Based Reasoning, Programming, and Applications, Lecture Notes in Computer Science, vol. 6826, 329-336, Springer Berlin / Heidelberg.
• 8. Nalepa G. J. (2010): Architecture of the HeaRT Hybrid Rule Engine, [in]: Rutkowski L., [et al.] (Eds.), Artificial Intelligence and Soft Computing: 10th International Conference, ICAISC 2010: Zakopane, Poland, June 13-17, 2010, Pt. II, Lecture Notes in Artificial Intelligence, vol. 6114, 598-605, Springer.
• 9. Nalepa G. J. (2011): Semantic Knowledge Engineering. A Rule-Based Approach, Wydawnictwa AGH, Kraków.
• 10. Nalepa G. J., Ligęza A., HeKatE Methodology, Hybrid Engineering of Intelligent Systems,.
• 11. Nalepa G. J., Ligęza A., Kaczor K., Formalization and Modeling of Rules Using the XTT2 Method, In press.
• 12. Noga M., Kaczor K., Nalepa G. J., Lightweight reasoning methods in selected Semantic Wikis,.
• 13. Tadeusiewicz R. (2011): Introduction to intelligent systems, [in]: Wilamowski B. M., Irwin J. D. (Eds.), Intelligent systems, The Electrical Engineering Handbook Series. The Industrial Electronics Handbook, 1-1-1-12, Boca Raton; London; New York: CRC Press Taylor & Francis Group, second edition edition.
• 14. van Harmelen F., Lifschitz V., Porter B. (Eds.) (2007): Handbook of Knowledge Representation, Elsevier Science.