推論エンジンとは何ですか？

Incorence Inference Engineは、作成する専門知識のデータベースに照らして問題を分析することにより結論を導入するように設計されたソフトウェアシステムです。データが確立する施設に基づいて、論理的な結果に達します。また、推論エンジンは厳格な論理処理を超えて、確率計算を利用して、知識データベースが厳密にサポートしていないという結論に達することもありますが、代わりに単に暗示またはヒントを与えることができます。専門家システムの概念について。専門家システムは、特定の医療専門分野など、特定の、時には狭く定義された分野で問題を解決するために構築されています。エキスパートシステムの推論エンジンコンポーネントは、知識ベースに現在存在するデータとエキスパートシステムのプログラミングルールに基づいて初期出力を生成する制御構造であり、意味のある方法で特定の問題に適用します。推論エンジンの結果はデータの結果であるため、データが更新されると変更され、データが異なる方法で検索されると変更される可能性があります。システム内のデータが1つ以上の結論に向かって加重されている場合、これにより、推論エンジンが生成する結果が変更されます。データの最新の状態。エキスパートシステムには、この保存されたデータを処理する2つの一般的な方法があり、前方チェーンまたは後方チェーンと呼ばれます。順方向チェーンでは、エキスパートシステムのルールは、推論エンジンによって供給されたデータを分析し、結果は新しいデータとしてシステムデータストレージに戻されます。これにより、システムがデータを洗練し、誘導的な推論によってそれを比較検討するため、問題に対する新しいソリューションがトリガーされます。つまり、到達した結論は、分析を開始するために使用された元のデータまたは施設を必ずしも反映しているわけではありません。保存されたデータは、最初から価値のために加重されています。ルールは、指定された問題に照らして妥当性をデータの条件をテストするために使用され、これが行われると、新しい確率値がデータに割り当てられます。仮説駆動型とも呼ばれます。後方チェーンは、専門家システムのルールによって確立された条件に対してデータを継続的にテストするまで、研究対象の問題または問題の最低レベルの証拠を満たすまで、厳格な結論を引き出すことはありません。18世紀半ばの英国の数学者であるトーマス・ベイズにちなんで名付けられた、後方チェーンを利用する推論エンジンソフトウェアの確率指向の形式の1つ。このようなロジックは、以前のイベントの知識ベースを使用して、知識の繰り返しのテストを通じて将来の結果を予測し、それは、より正確な結果を生み出すことを目的として、新しい試験への試験の結果の追加の証拠を要因にします。ファジーロジックソフトウェアアーキテクチャは、システムの一部として推論エンジンに依存することもできます。ファジーロジックの違いは、出力がファジーセットまたは可能なソリューションの範囲であり、その後、1つのグループに集約され、ロジックと確率を通じて、1つの最適な結論またはアクションに狭くなることです。