Metode de agregare a cunoştinţelor ambigue în sistemele multi-expert

mat. Rolanda Predescu

Institutul de Cercetări în Informatică

Rezumat: Efectuarea proceselor deductive în cadrul sistemelor expert care dispun de mai multe surse de cunoștințe, ridică în genere, două probleme de fond:

– modul de selectare a celor mai relevante surse, în raport cu obiectivul propus;

– modul de agregare a cunoștințelor oferite de sursele selectate.

Obiectivul urmărit în lucrare constă în definirea unui nucleu de rezolvare cooperantă, care permite selectarea și agregarea de cunoştinţe provenite din mai multe surse și care, în plus, sînt de natură ambiguă, deci imprecise semantic și incerte, ca valoare de adevăr.
Soluţia finală se obţine printr-un proces de evaluare graduală și integrare pe bază de consens, a elementelor cu grad maxim de relevanţă, rezultate din explorarea surselor de cunoștințe disponibile.
Metodele utilizate efectiv în procesul de evaluare, au la bază modelul de agregare a opiniilor de natură ambiguă, definit în /14/ şi implementat efectiv în cadrul sistemului DECAM.
Sistemul DECAM, în prezent în curs de realizare, este scris în GC-Lisp, pe calculatoare compatibile IBM-PC/AT şi este dedicate rezolvării de probleme, în condiţiile existenţei mai multor surse de cunoștințe ambigue.

Vizualizează articolul complet

COORDONATELE PENTRU CITAREA ACESTUI ARTICOL SUNT URMĂTOARELE:
Rolanda Predescu, Metode de agregare a cunoştinţelor ambigue în sistemele multi-expert, Revista Română de Informatică şi Automatică (Romanian Journal of Information Technology and Automatic Control), ISSN 1220-1758, vol. 1(3-4), pp. 9-14, 1991.