Biblioteka KBExpertLib dla języka Java – właściwości funkcjonalne i badania wydajnościowe

• Autorzy: Simiński R.

Warianty tytułu

EN

The KBExpertLib software library for Java – functionality properties and performance study

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Biblioteka KBExpertLib jest nowym, w pełni autorskim pakietem, oprogramowaniem, oferującym większość typowych funkcji jądra szkieletowego systemu ekspertowego Biblioteka pozwala na budowanie systemów ekspertowych z wykorzystaniem języka Java. Celem niniejszej pracy jest prezentacja właściwości funkcjonalnych biblioteki KBExpertLib oraz wyników badań wydajnościowych najistotniejszy operacji przez nią oferowanych. Eksperymenty są skoncentrowane na badaniu wydajności czasowej podstawowych operacji biblioteki oraz ocenie jej wymagań pamięciowych. W trakcie badań wykorzystywane były rzeczywiste bazy wiedzy, w tym licząca ponad 20 000 reguł.

EN

The KBExpertLib is the originally designed software package which provides most of the expert system shell’s common functions. This library allows to build expert systems using Java programming language. The presentation of the functional properties of the KBExpertLib is the goal of this paper as well as the performance study of basic activities provided by the library. The experimental research are focused on the time efficiency of the basic KBExpertLib operations. The estimation of the memory occupation of the library data structures are also presented. The experiment was performed on the real-world knowledge bases, counting more than 20 000 rules.

Słowa kluczowe

PL

system ekspertowy; baza wiedzy; wnioskowanie

EN

expert system; knowledge base; inference

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
• Czasopismo: Studia Informatica
• Rocznik: 2016
• Tom: Vol. 37, nr 1
• Strony: 125--134
• Opis fizyczny: Bibliogr. 13 poz.

Twórcy

autor

Simiński R.

• Uniwersytet Śląski, Instytut Informatyki, ul. Będzińska 29, 41-200 Sosnowiec, Polska

Bibliografia

• 1. Grzymala-Busse J.W.: Managing uncertainty in expert systems. Springer Science & Business Media, Vol. 143, 1991.
• 2. Skowron A., Komorowski J., Pawlak Z., Polkowski L.: Handbook of data mining and knowledge discovery. Oxford University Press, Inc., New York, NY, USA 2002.
• 3. Bazan J., Skowron A., Synak P.: Discovery of decision rules from experimental data. Proceedings of the Third International Workshop on Rough Sets and Soft Computing, 1994, s. 526÷533.
• 4. Stefanowski J., Vanderpooten D.: Induction of decision rules in classification and dis-covery‐oriented perspectives. International Journal of Intelligent Systems, Vol. 16(1), 2001, s. 13÷27.
• 5. CLIPS: A Tool for Building Expert Systems, dostępne online: http://clipsrules. source-forge.net.
• 6. JESS Information, dostępne online: http://herzberg.ca.sandia.gov.
• 7. Nowak-Brzezińska A.: KbExplorator a inne narzędzia eksploracji regułowych baz wiedzy. Studia Informatica, Vol. 36, No. 1, Gliwice 2015, s. 215÷226.
• 8. Nowak-Brzezińska A., Simiński R.: Knowledge mining approach for optimization of inference processes in rule knowledge bases. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 7567, Springer-Verlag, 2012, s. 19÷27.
• 9. Simiński R.: Extraction of Rules Dependencies for Optimization of Backward Inference Algorithm. Beyond Databases, Architectures, and Structures, Communications in Com-puter and Information Science, Vol. 424, Springer International Publishing, Springer-Verlag, 2014, s. 191÷200.
• 10. Nowak-Brzezińska A., Simiński R.: New inference algorithms based on rules partition. CS&P 2014, Informatik-Berichte, Vol. 245, Humboldt-University, Chemnitz, Germany 2014.
• 11. Simiński R., Manaj M.: Implementation of expert subsystem in the web application – selected practical issues. Studia Informatica , Vol. 36, No. 1, 2015, s. 131÷143.
• 12. Jach T., Xieski T.: Inference in expert systems using natural language processing. [in:] Kozielski S., Mrozek D., Kasprowski P., Małysiak-Mrozek B., Kostrzewa D. (eds.): Beyond Databases, Architectures and Structures. Communications in Computer and In-formation Science, Vol. 521, Springer International Publishing, 2015, s. 288÷298.
• 13. Nowak-Brzezińska A., Rybotycki T.: Visualization of medical rule-based knowledge bases. Journal of Medical Informatics & Technologies, Vol. 24, 2015, s. 91÷98.

Uwagi

Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.