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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지(B) 정보과학회논문지(B) 제24권 제9호
발행연도
1997.9
수록면
911 - 921 (11page)

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규칙 기반 전문가 시스템 쉘들은 불확실한 지식을 처리할 때, 퍼지 추론 방식과 시멘틱이 관계 데이타베이스 모델과 호환성이 없다는 중요한 결점을 가지고 있다. 반면에, 관계 데이타베이스와 구조가 유사한 생성 규칙 기반 언어들은 퍼지 추론 기능을 제공하지 못한다. 본 논문에서는 의미 기반 근사 부합을 지원하는 퍼지 부합 술어(Fuzzy Match Predicate, F_MP) 구조를 제안한다. 이 구조는 퍼지 숫자(fuzzy number)뿐 아니라 퍼지 언어 변수(fuzzy linguistic variable)도 하나의 일관된 방식으로 부합시킬 수 있는 것이 큰 특징이다. 또한, 이 구조는 관계형 틀에 지식 표현의 의미뿐만 아니라 추론의 방식들도 일치하도록 설계되었기 때문에, 무리 없이 관계 데이타베이스와 병합될 수 있다. 이 구조의 주된 장점은 생성 규칙 기반 언어들과 의미적으로 거의 차이가 없기 때문에, 분리망(discrimination network)을 수정하지 않고도 이들 위에서 바로 구현될 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 1) F_MP가 규칙 기반 언어들에게 의미적으로 강화된 퍼지 부합 능력을 제공하는 일관성 있는 틀임을 보이고, 2) F_MP가 관계형 구조와도 잘 융화될 수 있음을 보인다.

목차

요약

Abstract

1. 서론

2. 퍼지 지식 베이스의 표현

3. 퍼지 부합 술어(F_MP) 개념

4. 사용자 정보를 이용한 F_MP의 지식 진화

5. 결론

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