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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 1994년도 가을 학술발표논문집 제21권 제2호(A)
발행연도
1994.10
수록면
365 - 368 (4page)

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기존의 추론 시스템에서는 데이타베이스로부터 지식을 획득하여 이를 추론에 활용하는 연구가 미미하였다. 본 연구에서는 데이타베이스로부터 추출된 규칙을 바탕으로 추론을 행하는 동적 추론 시스템인 RARA(approximate Reasoning system using Assumption-belief network and Rule Acquisition based on concept hierarchy)를 설계하고 구현하였다. RARA는 데이타베이스 지식 습득기와 불확실성 관리를 위한 동적 추론기로 구성되어 있다. 본 연구에서는 데이타베이스로부터 규칙을 추출할 때 속성중심 귀납법의 특성 규칙 알고리듬인 LQCHR의 균형잡힌 개념 계층 트리라는 가정을 완화한 일반화 알고리듬을 제안하고 구현하였으며, 이를 이용하여 가정-믿음 네트워크의 크기를 줄였다. 또한, 이렇게 생성된 가정-믿음 네트워크와 속성흐름지식을 이용함으로써 추론 결과 값의 신뢰성이 향상되었다.

목차

요약

1. 서론

2. 관련연구

3. 규칙 습득을 이용한 불확실성 추론 시스템

4. 결론

<참고 문헌>

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