추론 엔진이란 무엇입니까?

추론 엔진은 전문 지식의 데이터베이스에 비추어 문제를 분석하여 결론을 도출하도록 설계된 소프트웨어 시스템입니다. 데이터가 설정 한 건물을 기반으로 논리적 결과에 도달합니다. 때때로 추론 엔진은 엄격한 논리적 처리를 넘어서고 확률 계산을 활용하여 지식 데이터베이스가 엄격하게 지원하지 않는다는 결론에 도달 할뿐만 아니라 인공 지능 분야에서 설계된 대부분의 추론 엔진이 전문가 시스템의 개념을 기반으로합니다. 전문가 시스템은 특정 의료 전문 분야와 같이 구체적이고 때로는 좁게 정의 된 분야에서 문제를 해결하기 위해 구축되었습니다. 전문가 시스템의 추론 엔진 구성 요소는 현재 지식 기반에 존재하는 데이터와 전문가 시스템의 프로그래밍 규칙에 따라 초기 출력을 생성하는 제어 구조입니다. 그런 다음 의미있는 W에서 특정 문제에 적용합니다.아아. 추론 엔진 결과는 데이터의 결과이기 때문에 데이터가 업데이트 될 때 변경되며 추론 엔진 자체에 의해 데이터가 다른 방식으로 검색 될 때 변경 될 수도 있습니다. 시스템의 데이터가 다른 결론에 대한 하나 이상의 결론으로 ​​가중치가 가중되면 추론 엔진이 생성 한 결과를 변경할 수 있습니다.

추론 엔진을 사용하는

소프트웨어는 활성 선택 메커니즘으로 볼 수 있으며, 여기서 처리 동작은 가장 최신 상태에 의해 지시됩니다. 전문가 시스템에는이 저장된 데이터를 처리하는 두 가지 일반적인 방법 (전방 체인 또는 후진 체인)이 있습니다. 전방 체인에서 전문가 시스템의 규칙은 추론 엔진에 의해 공급 된 데이터를 분석하고 결과는 새로운 데이터로 시스템의 데이터 저장소로 공급됩니다. 이것은 시스템이 데이터를 개선하고 유도 추론에 의해이를 평가할 때 문제에 대한 새로운 솔루션을 유발합니다.e, 결론에 도달 한 결론이 반드시 분석을 시작하는 데 사용 된 원래 데이터 또는 건물을 반영하지는 않습니다.

후진 체인은 확률 지향적이며, 저장된 데이터는 처음부터 가치를 위해 가중치가 가중됩니다. 규칙은 주어진 문제에 비추어 유효성에 대한 데이터 조건을 테스트하는 데 사용되며,이 작업이 수행되면서 새로운 확률 값이 데이터에 할당됩니다. 가설 중심으로 지칭되는 후진 체인은 전문가 시스템의 규칙에 의해 설정된 조건에 대한 데이터를 지속적으로 테스트 할 때까지 연구중인 질문 또는 문제에 대한 최소 수준의 증거를 충족 할 때까지 엄격한 결론을 도출하지 않습니다.

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베이지안 논리는 18 세기 중반의 영어 수학자 인 Thomas Bayes의 이름을 딴 후진 체인을 활용하는 확률 지향 형태의 추론 엔진 소프트웨어 중 하나입니다. 이러한 논리는 이전 사건의 지식 기반을 사용하여 알고있는 반복적 인 테스트를 통해 미래의 결과를 예측합니다.난간과 IT는 점점 더 정확한 결과를 생성한다는 목표로 시험 결과에 대한 새로운 시험 결과에 대한 추가 증거를 고려합니다. 퍼지 로직 소프트웨어 아키텍처는 시스템의 일부로 추론 엔진에 의존 할 수도 있습니다. 퍼지 로직과의 차이점은 출력이 퍼지 세트 또는 가능한 솔루션의 범위이며 한 그룹으로 집계되고 논리와 확률을 통해 하나의 최적의 결론 또는 행동으로 좁혀진다는 것입니다.

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