Mi az a következtetési motor?

A következtetési motor egy olyan szoftverrendszer, amelyet arra terveztek, hogy következtetéseket vonjon le a problémák elemzésével, a szakértői ismeretek alapján.A logikai eredményeket eléri az adatok által létrehozott helyiségek alapján.Időnként a következtetési motorok is képesek túllépni a szigorú logikai feldolgozáson, és a valószínűségi számításokat felhasználják arra a következtetésre, hogy a tudás -adatbázis nem szigorúan támogatja, hanem csupán azt jelenti, vagy utal a.a szakértői rendszer fogalmán alapulnak.Szakértői rendszert építenek a problémák megoldására egy adott és néha szűken meghatározott területen, például bizonyos orvosi specialitások.A szakértői rendszer következtetési motorjának összetevője az a vezérlőszerkezet, amely a kezdeti kimenetet hozza létre a tudásbázisban és a szakértői rendszer programozási szabályainak bármelyikének alapján, majd értelmes módon alkalmazza azt a konkrét problémára.Mivel a következtetési motorok eredményei az adatok eredményei, az adatok frissülésével változnak, és megváltozhatnak, mivel az adatokat maga a következtetési motor különféle módon keresi.Ha a rendszerben szereplő adatokat egy vagy több következtetés felé súlyozzák a másikkal szemben, ez megváltoztathatja az eredményeket, amelyeket a következtetési motor generál.Az adatok legfrissebb állapota.A szakértői rendszereknek két általános módja van a tárolt adatok feldolgozásának, amelyeket előre láncolva vagy hátrányos láncolásnak neveznek.Az előremenő láncolásban a szakértői rendszer szabályai elemzik a következtetési motor által táplált adatokat, és az eredményeket új adatokként adják vissza a rendszer adattárolásába.Ez új megoldásokat vált ki a problémákra, mivel a rendszer finomítja az adatokat, és induktív következtetésekkel mérlegeli azt, azaz a következtetések nem feltétlenül tükrözik az eredeti adatokat vagy helyiségeket, amelyeket az elemzés megkezdéséhez használtak.a tárolt adatok értékét a kezdetektől fogva súlyozzák.Szabályokat használnak az érvényességre vonatkozó adatok feltételeinek tesztelésére az adott probléma fényében, és amint ez megtörténik, az adatokhoz új valószínűségi értékeket rendelnek.A hipotézis által vezérelt, a visszamenőleges láncolás nem von le szigorú következtetéseket, amíg az adatok folyamatos tesztelése a szakértői rendszer szabályai által megállapított feltételekkel szemben nem felel meg a vizsgált kérdés vagy probléma minimális bizonyítékának.A következtetési motor szoftverének egyik valószínűség-orientált formája, amely a visszamenőleges láncolást használja, amelyet Thomas Bayesnek neveznek, a 18 század közepén.Ez a logika a korábbi események tudásbázisát használja a jövőbeli eredmények előrejelzésére a tudás ismételt tesztelése révén, és az informatikai tényezők további bizonyítékaival az új vizsgálatokba való kimenetelek további bizonyítékaival, azzal a céllal, hogy több és pontosabb eredményt hozzanak létre.A Fuzzy Logic Software Architecture rendszerének részeként a következtetési motorra is támaszkodhat.A fuzzy logikával a különbség az, hogy a kimenet egy olyan lehetséges megoldások sorozata, amelyet azután egy csoportba összesítenek, és logikán keresztül és valószínűséggel egy optimális következtetésre vagy műveletre szűkítve.