Введение
ГЛАВА 1. Анализ путей построения интеллектуальных систем большой размерности и постановка проблемы исследования 20
1.1. Анализ современных исследований в области построения интеллектуальных систем большой размерности на продукционной модели знаний 20
1.1.1. Актуальность продукционной модели знаний в интеллектуальных системах 20
1.1.2. Место проблемы ускорения поиска в создании интеллектуальных систем на продукционной модели знаний 26
1.1.3. Анализ существующих методов повышения эффективности механизмов поиска в продукционных базах знаний большой размерности 29
1.1.4. Анализ существующих реализаций интеллектуальных систем с позиции антропоморфного подхода 35
1.2. Концептуальная модель интеллектуальной системы на основе базы знаний большой размерности 40
1.2.1. Принципы организации баз знаний с использованием прецедентов 40
1.2.2. Модель машины вывода для баз знаний большой размерности 42
1.3. Перспективные интеллектуальные системы большой размерности и постановка проблемы исследования 50
1.3.1. Структура и состав перспективных интеллектуальных систем большой размерности 50
1.3.2. Постановка проблемы исследования 54
Выводы 57
ГЛАВА 2. Общесистемные методы повышения эффективности поиска в базах знаний большой размерности 58
2.1. Редукция дерева решений путем устранения повторяющихся ветвей 58
2.1.1. Метод устранения повторяющихся ветвей в пределах одного дерева решений 58
2.1.2. Ускорение поиска при прямом и обратном логическом выводе 64
2.2. Методы организации поиска в интеллектуальных системах большой размерности 67
2.2.1. Методы обеспечения актуальности прецедентов в изменчивых базах знаний 67
2.2.2. Метод управления контекстом при поиске в базах знаний большой размерности 77
2.3. Методы создания прецедентов методом случайных блужданий с использованием множества агентов 82
2.3.1. Применение мультиагентного подхода и метода случайных блужданий к задаче поиска 82
2.3.2. Исследование эффективности создания прецедентов методом случайных блужданий 93
Выводы 99
ГЛАВА 3. Алгоритмические методы ускорения поиска в интеллектуальных системах на основе базы знаний большой размерности 101
3.1. Индексация и предварительный отбор фактов базы знаний, релевантных условиям правил 101
3.1.1. Теоретические предпосылки и обоснование целесообразности индексации фактов 101
3.1.2. Алгоритм индексации и предварительного отбора фактов для редуцирования пространства поиска 104
3.1.3. Оценка эффективности использования индексов и предварительного отбора фактов для редуцирования пространства поиска 106
3.2. Метод логического вывода на основе теоретико-множественных операций 110
3.2.1. Обоснование возможности реализации логического вывода в реляционной модели знаний 110
3.2.2. Реализация логического вывода с помощью теоретико-множественных операций 113
3.3. Реализация быстрых реляционных операций методами логического программирования 115
Выводы 125
ГЛАВА 4. Методы редуцирования пространства поиска на основе информационного подхода 126
4.1. Метод оценки информативности понятий и утверждений в базах данных и знаний 126
4.1.1. Словарно-контекстный метод оценки информативности понятий предметной области 126
4.1.2. Метод оценки информативности фактов в базах знаний 134
4.1.3. Оценка информативности данных в реляционной базе 147
4.1.4. Метод редуцирования пространства поиска за счет рационального порядка следования утверждений в запросе 151
4.2. Применение троичной логики для редуцирования пространства поиска154
4.2.1. Модель базы знаний в троичной логике 154
4.2.2. Визуализация и объяснение результатов рассуждений в троичной
логике 157
4.2.3. Исследование временных характеристик вывода в троичной логике 161
4.3. Анализ методов организации поиска в расширяющемся домене 163
4.3.1. Поиск решений в допущениях замкнутого и открытого мира 163
4.3.2. Исследование временных характеристик поиска в узком домене 166
4.3.3. Исследование скорости поиска в расширяющемся домене 168
Выводы 175
ГЛАВА 5 Практическая реализация и оценка эффективности разработанных методов 177
5.1. Применение разработанных методов в интеллектуальных системах большой размерности на воздушном транспорте 177
5.1.1 Реализация методов ускорения поиска решений в системе технологического обслуживания кассира 177
5.1.2. Реализация методов управления прецедентами в системе взаиморасчетов на воздушном транспорте 180
5.2. Планирование и организация экспериментального исследования 182
5.2.1. Обоснование выбора программно-аппаратной платформы для экспериментов 182
5.2.2. Состав и организация тестовой базы знаний 185
5.3. Практическая реализация разработанных методов и исследование их производительности 187
5.3.1. Реализация индексации и предварительного отбора фактов, релевантных условиям правил 187
5.3.2. Экспериментальное исследование времени обработки правил SWRL как запросов SQL 195
5.3.3. Реализация быстрых операций реляционной алгебры в среде Visual Prolog 197
5.3.4. Исследование быстродействия быстрых предикатов Пролога для операций над множествами 202
5.3.5. Методы управления прецедентами в условиях изменчивости баз знаний 207
5.3.6. Исследование временных издержек на поддержание актуальности
прецедентов 213
Выводы 220
Заключение 222
Список сокращений и условных обозначений 228
Термины и определения 229
Библиографический список
