Аннотация: Работа посвящена методам моделирования временных зависимостей в интеллектуальных системах типа систем поддержки принятия решений (ИСППР) на основе прецедентов. Описываются и анализируются методы построения рассуждений на основе темпоральных прецедентов (CBR-систем). Анализируются преимущества применения систем на основе темпоральных прецедентов для поддержки принятия решений в открытых и динамических предметных областях в условиях наличия неопределенности в исходных данных и достаточно жестких временных ограничений.

Ключевые слова: интеллектуальные системы поддержки принятия решений, моделирование временных зависимостей, временные логики, задачи согласования временных ограничений, темпоральные прецеденты, CBR-системы.

ACM Classification Keywords: H.4.2 Information systems applications: Types of systems – Decision support; I.2.3 Artificial intelligence: Deduction and Theorem Proving – Uncertainty, "fuzzy," and probabilistic reasoning; I.2.4 Artificial intelligence: Knowledge Representation Formalisms and Methods – Temporal logic.

Link:

МЕТОДЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ВРЕМЕННЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕМПОРАЛЬНЫХ ПРЕЦЕДЕНТОВ

Александр Еремеев, Иван Куриленко

http://www.foibg.com/ijima/vol02/ijima02-04-p03.pdf