THE CONCEPT OF DATA STORAGE IN AN ECONOMIC EXPERT SYSTEM USING HYBRID TECHNOLOGIES
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu10-1202146-52Статья поступила в редакцию: 25.09.2021
Статья принята к публикации: 05.10.2021
Статья опубликована: 21.10.2021
Keywords:
expert systems, knowledge representation, mivarAbstract
The task of analyzing a large array of poorly structured economic information-identifying patterns and anomalies and their subject interpretation is extremely important in many areas of modern economics. To solve this class of problems, it is advisable to use machine knowledge and "soft computing" methods that will help automate the process of identifying and interpreting knowledge in a large range of areas. The object of the study is the process of storing data and rules in expert systems The subject of the study is the concept and structure of storing rules for the output and processing of dynamic information. The paper presents a brief overview of the currently used models of knowledge representation in expert systems. The use of a hybrid model using mivar technology for the operation of a fuzzy output system is proposed.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
Kopyrin A.S. Development of the General Structure of the Knowledge Base for Neuro-Fuzzy Models, 2020.
Kopyrin A.S., Kopyrina A.O. Development of the generic system of inference rules by knowledgebase // Программные системы и вычислительные методы. 2021. № 1. С. 1–9.
Китанина К.Ю., Хромушин В.А., Дзасохов А.С., Хромушин О.В. Особенности построения экспертной системы на основе алгебраической модели конструктивной логики // Вестник новых медицинских технологий. 2015. № 3.
Аджит A., Семченко П.Н. Экспертные системы на основе правил // Вестник тихоокеанского государственного университета. 2013. № 3 (30). С.29-40.
Полковникова Н., Курейчик В. Разработка модели экспертной системы на основе нечёткой логики // Известия Южного федерального университета. 2014. № 1 (150). С. 83-92.
Горбатенко С.А., Даценко Н.В. Представление знаний в проблемно-зависимой информационной базе гуманитарной экспертной системы // Вестник Воронежского института МВД России. 2007. № 1. С. 137-140.
Юсупова Н.И., Гаянова М.М. Семантические сети и продукционные модели для анализа университетских образовательных программ в информационной системе // Вестник Уфимского государственного авиационного технического университета. 2006. Т. 7. № 2. С. 123-126.
Барышев М. В., Гатчин И. Ю., Гатчин Ю. А. Модели представления знаний экспертных систем // Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2006. № 29. С. 14-18.
Максимова А.Ю., Варламов О.О. Миварная экспертная система для распознавания образов на основе нечеткой классификации и моделирования различных предметных областей с автоматизированным расширением контекста // Известия Южного федерального университета. Технические науки. 2011. № 12 (125). С. 77-87.
Fikes R.E., Nilsson N.J. Strips: A new approach to the application of theorem proving to problem solving. Artificial Intelligence. 1971.
Эволюционные базы данных и знаний для адаптивного синтеза интеллектуальных систем. Миварное информационное пространство. [Электронный ресурс]. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=21237254& (дата обращения: 23.09.2021).
