Исследование и реализация алгоритмов обратного вывода в распределенных интеллектуальных системах - Лещинская, Мария Владимировна; Махортов, Сергей Дмитриевич (Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, 2019)
При создании, поддержке и эксплуатации больших баз знаний интеллектуальных систем не всегда в полной мере учитывается объем ресурсов, необходимый для их функционирования. В результате процессы работы с базами знаний, в частности, выяснение истинности гипотез, оказываются весьма ресурсозатратными. Усовершенствование алгоритмов логического вывода позволяет повысить эффективность работы интеллектуальных систем продукционного типа. Примером служит подход релевантного обратного вывода (LP-вывод), существенно уменьшающий число обращений к внешним источникам информации. Тем самым снижается ресурсоемкость логического вывода. Одна из стадий данного процесса состоит в вычислении специальных параметров, называемых показателями релевантности. В случае распределенных интеллектуальных систем эти стратегии должны учитывать распределенный характер баз знаний. Настоящая работа представляет основные понятия алгоритмов распределенного LP-вывода и рассматривает особенности стратегий подсчета показателей релевантности для распределенных LP-структур, применение которых значительно повышает эффективность работы распределенных интеллектуальных систем.