Wat is een inferentiemotor?

Een inferentie -engine is een softwaresysteem dat is ontworpen om conclusies te trekken door problemen te analyseren in het licht van een database van deskundige kennis waarop het wordt gebruikt. Het bereikt logische resultaten op basis van de gebouwen die de gegevens vaststellen. Soms zijn inferentiemotoren ook in staat om verder te gaan dan strikte logische verwerking, en kunnen ze waarschijnlijkheidsberekeningen gebruiken om conclusies te trekken die de kennisdatabase niet strikt ondersteunt, maar in plaats daarvan alleen impliceert of hints. Er is een expertsysteem gebouwd om problemen op te lossen in een specifiek en soms nauw gedefinieerd veld, zoals bepaalde medische specialiteiten. De inferentiemotorcomponent van een expertsysteem is de besturingsstructuur die de initiële output produceert op basis van alle gegevens die momenteel bestaan ​​in de kennisbasis en de programmeerregels van het expertsysteem en deze vervolgens toepassen op het specifieke probleem in een zinvolle Way. Omdat de resultaten van de inferentiemotor het gevolg zijn van de gegevens, veranderen ze naarmate de gegevens worden bijgewerkt en kunnen ze ook veranderen naarmate de gegevens op verschillende manieren worden doorzocht door de inferentiemotor zelf. Als de gegevens in het systeem zijn gewogen naar een of meer conclusies boven een andere, kan dit de resultaten veranderen die de inferentiemotor genereert.

Software die een inferentie -engine gebruikt, kan worden gezien als een actief selectief mechanisme, waarbij verwerkingsacties worden geleid door de meest actuele status van de gegevens. Expertsystemen hebben twee algemene manieren om deze opgeslagen gegevens te verwerken, aangeduid als voorwaartse ketens of achterwaartse ketens. Bij Forward Chaining analyseren de regels van het expertsysteem gegevens die door de Inference Engine zijn gevoed, en de resultaten worden teruggevoerd in de gegevensopslag van het systeem als nieuwe gegevens. Dit leidt tot nieuwe oplossingen voor problemen, aangezien het systeem de gegevens verfijnt en weegt door inductieve inference, wat betekent dat conclusies getrokken worden niet noodzakelijkerwijs de oorspronkelijke gegevens of gebouwen weerspiegelt die zijn gebruikt om de analyse te starten.

Achterwaartse keren is meer waarschijnlijkheidsgerichte, waarbij de opgeslagen gegevens vanaf het begin voor waarde worden gewogen. Regels worden gebruikt om de voorwaarden van de gegevens voor geldigheid te testen in het licht van het gegeven probleem, en zoals dit wordt gedaan, worden nieuwe waarschijnlijkheidswaarden toegewezen aan de gegevens. Ook aangeduid als door hypotheses gedreven, achterwaartse ketens trekt geen strikte conclusies totdat voortdurend testen van de gegevens tegen de door de regels van het expertsysteem vastgesteld aan de regels van het expertsysteem voldoen aan een minimumniveau voor de vraag of het probleem dat wordt bestudeerd.

Bayesiaanse logica is een van de waarschijnlijkheidsgerichte vormen van inferentiemotorensoftware die backward chaining gebruiken, genoemd naar Thomas Bayes, een Engelse wiskundige van het midden van de 18 ^de eeuw. Een dergelijke logica maakt gebruik van een kennisbasis van eerdere gebeurtenissen om toekomstige resultaten te voorspellen door herhaalde tests van de kennisLedge, en het factoren in aanvullend bewijs van de resultaten van de proeven in nieuwe proeven, met als doel steeds nauwkeuriger resultaten te produceren. Fuzzy Logic -software -architectuur kan ook op de inferentiemotor vertrouwen als onderdeel van zijn systeem. Het verschil met fuzzy logic is dat de output een fuzzy set of bereik van mogelijke oplossingen is die vervolgens worden geaggregeerd in één groep en, door logica en waarschijnlijkheid, beperkt tot één optimale conclusie of actie.