순방향추론2 순방향 추론의 패턴매칭 네트워크/Rate 네트워크 패턴매칭 네트워크의 개요 패턴매칭 네트워크는 지식 기반 시스템과 인공지능 분야에서 데이터의 패턴과 관련된 추론을 수행하는 중요한 메커니즘 중 하나입니다. 이 모델은 복잡한 데이터 구조와 관계를 처리하여 입력 데이터의 패턴을 탐지하고 추론하는데 활용됩니다. 패턴매칭 네트워크의 구성 요소 패턴매칭 네트워크는 다음과 같은 주요 구성 요소를 가지고 있습니다: 패턴 노드(Pattern Node): 데이터나 사실을 나타내는 노드로, 입력 데이터의 특정 부분을 나타냅니다. 연결(Links): 패턴 노드를 연결하여 데이터의 구조와 관계를 표현합니다. 이를 통해 데이터의 패턴을 더 정확하게 표현할 수 있습니다. 매칭(Matching): 패턴매칭 네트워크는 입력 데이터와 저장된 패턴과의 매칭을 통해 입력 데이터의 패턴을 .. 2023. 8. 12. 순방향 추론/생산시스 순방향 추론의 개요 순방향 추론은 지식 기반 시스템과 인공지능 분야에서 주요한 추론 방법 중 하나입니다. 이는 주어진 사전 지식과 규칙을 기반으로 입력된 정보로부터 결론을 도출하는 프로세스를 의미합니다. 순방향 추론을 통해 시스템은 지식을 활용하여 새로운 사실이나 정보를 생성하거나 주어진 질문에 답변할 수 있게 됩니다. 순방향 추론의 원리 순방향 추론은 대게 '만일-그러면' 형태의 규칙(rule)을 기반으로 작동합니다. 이러한 규칙들은 시스템의 지식 베이스에 사전에 저장되어 있으며, 어떤 조건이 주어지면 어떤 결론을 도출해야 하는지를 정의합니다. 이러한 규칙들은 다음과 같은 단계를 거쳐 동작합니다: 지식 베이스 구축: 전문가들의 지식을 수집하여 지식 베이스를 구축합니다. 이에는 규칙, 사실, 개념 등이 .. 2023. 8. 11. 이전 1 다음