Глава 17. Инструментальные средства разработки экспертных систем 274

17.1. Общая характеристика инструментальных средств для построения экспертных систем 274

17.2. Оболочки экспертных систем 276

17.3. Языки программирования высокого уровня 277

17.3.1. Языки описания порождающих правил 278

17.3.2. Объектно-ориентированные языки 279

17.3.3. Языки логического программирования экспертных систем 280

17.3.4. Многофункциональные программные среды 280

17.3.5. Дополнительные модули 282

17.4. Использование инструментальных средств 284

17.4.1. Характерные сложности и способы их избежать 285

17.4.2. Выбор подходящего инструментария для разработки экспертной системы 285

17.4.3. Практическое освоение инструментальных средств 287

17.4.4. Стиль программирования 289

17.5. Некоторые максимы разработки экспертных систем 290

Рекомендуемая литература 291

Упражнения 292

Глава 18. Системы с доской объявлений 294

18.1. Принципы организации систем с доской объявлений 294

18.2. Системы HEARSAY, AGE и ОРМ 295

18.2.1. Почему для HEARSAY-II выбрана такая архитектура 296

18.2.2. Использование источников знаний в HEARSAY-II 296

18.2.3. Система HEARSAY-III— оболочка для создания систем с доской объявлений 298

18.2.4. Инструментальные среды AGE и ОРМ 299

18.3. Среда с доской объявлений ВВ 300

18.3.1. Уровни абстракции в среде ВВ 300

18.3.2. Системы ВВ1 и ACCORD 300

18.3.3. Система PROTEAN 301

18.3.4. Интеграция стратегий логического вывода 302

18.3.5. Общая характеристика ВВ 302

18.4. Эффективность и гибкость модели с доской объявлений 303

18.4.1. Организация доски объявлений в системе GBB 303

18.4.2. Компоновка доски объявлений в среде ERASMUS 304

18.5. Организация параллельных вычислений в системах CAGE и POLIGON 305

Рекомендуемая литература 306

Упражнения 306

Глава 19. Система отслеживания истинности предположений 308

19.1. Отслеживание зависимостей 308

19.1.1. Релаксация в сети 308

19.1.2. Пересмотр допущений 310

19.2. Пересмотр теорий высказываний 311

19.3. Немонотонное обоснование 313

19.4. Работа со множеством контекстов 315

19.4.1. Отслеживание истинности предположений, основанное на анализе допущений 315

19.4.2. Использование систем отслеживания истинности предположений для диагностирования на основе моделей 319

19.5. Сравнение различных вариантов организации систем отслеживания истинности предположений 321

Рекомендуемая литература 321

Упражнения 322

Глава 20. Формирование знаний на основе машинного обучения 323

20.1. Индуктивное обучение 324

20.2. Система Meta-DENDRAL 326

20.2.1. Формирование и уточнение правил 326

20.2.2. Пространство версий 328

20.2.3. Алгоритм отсеивания кандидатов 329

20.2.4. Сопоставление экземпляров с образцами в Meta-DENDRAL 330

20.3. Построение дерева решений и порождающих правил 331

20.3.1. Структура дерева решений 332

20.3.2. Алгоритм формирования дерева решений по обучающей выборке 333

20.4. Уточнение наборов правил 338

Рекомендуемая литература 339

Упражнения 340

Глава 21. Сети доверия 342

21.1. Теория Демпстера—Шефера 342

21.1.1. Функции доверия 342

21.1.2. Применение теории Демпстера—Шефера к системе MYCIN 343

21.2. Методика Перла 345

21.3. Сравнение методов неточных рассуждений 347

21.4. Резюме 348

Рекомендуемая литература 348

Упражнения 349