Використання адаптивних онтологій в інтелектуальних системах прийняття рішень

Abstract

Розглянуто два підходи до побудови інтелектуальних систем прийняття рішень, які базуються на знаннях системи з використанням прецедентів та планування. Запропоновано використовувати мережі Петрі для моделювання процесу досягнення кінцевого стану, мережі Байяса - для моделювання ймовірнісного оцінювання переходів між станами, а також онтологію предметної області - для опису станів і обчислення необхідних затрат ресурсів на переходи між станами.

In the article the two approaches to construction of the intellectual decision-making systems which are based on knowledges are considered - systems with the use of precedents and planning. It is proposed to use Petri nets for modelling processes of achievement of final state, Bayesian networks for modelling of probabilistic assessments of interstate transfers, data domain ontology for description of states and calculation of resources needed for interstate transfers.