Объяснение является важным компонентом экспертных систем. Он используется для уточнения процесса рассуждения системы для пользователей, а затем может улучшить способность понимать результаты. Уровень знаний пользователей отличается, поэтому объяснение должно быть адаптировано для пользователей разного уровня. Рассматривается подход для генерации объяснение с использованием байесовских сетей, который бы учитывал эти требования.
байесовские сети, объяснительный компонент экспертной системы, Bayesian Networks, explanatory component of the expert system
1. R. L. Teach and E. H. Shortliffe. An analysis of physician’s attitudes. In B. G. Buchanan and E. H. Shortliffe, editors, Rule-Based Expert Systems: The MYCIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley, Reading, MA, 1984
2. R. Neches, R.William, J. Moore, IEEE Transactions on Software Engineering, 11, 11, 1337-1351 (1985)
3. Л.А. Амаева, Вестник Казанского технологического университета, 16, 12, 261-262 (2013).
4. J. Pearl. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems. Morgan-Kaufmann, 1988.