Критерії забезпечення якості використання баз знань інтелектуальних систем діагностування

2010;
: cc. 242 - 248
Authors: 

Є. Гнатчук

Хмельницький національний університет

Розглянуто критерії забезпечення якості, надійності та ефективності використання баз знань інтелектуальних систем діагностування, що містять нечіткі продукційні пра- вила, причини виникнення інтервалів невизначеності. Наведено приклад логічного висновку з урахуванням діагностичної інформації, що дає змогу усунути наявні інтервали невизначеності.

In the article the criteria of quality, reliability and efficiency of knowledge bases of intelligent systems for diagnosis, with a membership of fuzzy productive rule causes uncertainty intervals, is an example of logical conclusion with regard to diagnostic information that allows to remove the existing uncertainty intervals.

  1. Hamster W. C. Modeling Digital Circuits for Troubleshooting // Artificial Intelligence. — 1991. — Vol. 5. — № 1–3. — P.223 — 271.
  2. Поморова О. В. Формирование баз знаний интеллектуальных систем диагностирования с учетом априорной диагностической информации // Вісник Хмель- ницького національного університету. — 2008. — № 4. — С. 67 — 72.
  3. Поморова О. В. Виявлення суперечливості правил в нечітких базах знань інтелектуальних систем технічного діагностування / О. В. Поморова, Є.Г. Гнатчук // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. — Харків: Національний аерокосмічний університет ім. М.Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут». — 2009. —№. 7 (41). — С. 171 — 176.
  4. Поморова О. В. Визначення життєздатності правил в нечітких базах знань інтелектуальних систем технічного діагностування / О. В. Поморова, Є.Г. Гнатчук // Науко- вий вісник Чернівецького університету: Збірник наукових праць. — Вип. 423: Фізика. Електроніка.: Тематичний випуск «Комп’ютерні системи та компоненти». Ч. ІІ. –Чернівці: ЧНУ, 2009. — С. 66 —71.
  5. Поморова О. В. Виявлення надлишкових правил в нечітких базах знань інтелектуальних систем технічного діагностування / О. В. Поморова, Є. Г. Гнатчук // Тези доп. VI міжн. науково- практичної конференції «Математичне та програмне забезпечення інтелектуальних систем» (MPZIS-2008). — Дніпропетровськ, 2008. — С. 253.
  6. Gnatchuk E.G. Knowledge base of fuzzy diagnosis expert system of computer devices // Радіоелектронні і комп’ютерні системи. — Харків: Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського «Харківський авіаційний інститут». — 2006. —№.7 (19). — С. 121 — 125.
  7. Гнатчук Є.Г. Опрацювання нечіткої експертної інформації у процесі діагностування комп’ютерних засобів // Вісник Нац. ун-ту «Львівська політехніка». — 2007. —№ 598. — С. 50 — 55.
  8. Локазюк В. М. Алгоритмізація нечіткого логічного висновку для процесу діагностування комп’ютерних засобів / В. М. Локазюк, Є.Г. Гнатчук // Вісник Хмельницького національного університету. — Хмельницький: ХНУ. — 2006. — №.6 (87). — С. 52 — 58.