Abstract
Розглядаються проблеми представлення знань в динамічних предметних областях, де має місце невизначеність. Для прийняття рішень пропонується представлення знань про типові ситуації у вигляді темпоральних прецедентів, що дає змогу врахувати фактор часу. При відсутності деяких параметрів ситуації вилучення прецедентів виконується за правилами нечіткої логіки. Запропонований метод може бути використано як математичне забезпечення модулю підтримки прийняття рішень інтелектуальної системи реального часу.
Publisher
Ivan Kozhedub Kharkiv National Air Force University KNAFU
Reference27 articles.
1. Watson I., Marir F. Case-based reasoning: A review. The Knowledge Engineering Review. 1994. № 4(9). P. 327–354. https://doi.org/10.1017/S0269888900007098.
2. Eremeev A., Kurilenko I., Varshavskiy P. Temporal Case-Based Reasoning System for Automatic Parking Complex. International Journal of Computer, Electrical, Automation, Control and Information Engineering. 2015. No. 5(9). P. 1267–1273. https://doi.org/10.5281/zenodo.1106339.
3. Литвин В. В. Інтелектуальні агенти пошуку релевантних прецедентів на основі адаптивних онтологій. Математичні машини і системи. 2011. № 3. C. 66–72.
4. Кисельова А. Г., Вербицький Є. В., Кисельов Г. Д. Об’єктно-когнітивний підхід до керування системами електроживлення. Вісник університету “Україна”. 2015. № 1(17). С. 12–21.
5. Бугаєва Л. М., Безносик Ю. О. Інтелектуальна CBR система для автоматизації процесу пошуку ефективних методів очищення викидних газів. Вісник Національного технічного університету України “Київський політехнічний інститут ім. І. Сікорського”. 2021. № 2(20). С. 44–50. https://doi.org/10.20535/2617-9741.2.2021.235860.