MEASURING EFFICIENCY OF INFERENCE ENGINES

Назва

Англійська

Українська

ВИЗНАЧЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ МЕХАНІЗМІВ ЛОГІЧНОГО ВИВЕДЕННЯ

Опис

Англійська

The subject of research is the pattern matching algorithms that are used in software tools for developing rule-based systems. The goal of this work is to stipulate the characteristics for the selection and generation of benchmarks for pattern matching algorithms, depending on the specifics of the problems being solved. The following tasks have been fulfilled: determination of test task problematic, analysis of pattern matching algorithms, underlining the main approaches and methods of establishing benchmarks. The analyzed methods include Rete, Treat and their modifications, as well as approaches to the generation of benchmarks for analyzing the performance of pattern matching algorithms and rule-based systems. The following results were obtained. The concepts of basic pattern matching algorithms are presented to highlight significant characteristics that affect matching performance in terms of runtime and knowledge base structure. The definition of characteristics was done according to two approaches: the first approach relates to inference in systems based on rules (rule-base) and second one is used for systems of the Semantic Web. Basic test problems that are commonly used as benchmarks have been defined. The main benchmarks of the pattern matching algorithms are presented, with the corresponding definition of the specifics of their area of use. Conclusions. The problems of analyzing the efficiency of inference mechanisms for various types of applied systems are defined. The conceptual differences of the basic pattern matching algorithms are presented. Features which affect the requirements for the establishing or selection of benchmarks are identified. Based on the analysis, the main characteristics of benchmarks for productive systems and Semantic Web systems are provided. The main approaches and methods for the formation of benchmarks are defined. A promising direction for further research is the expansion of the proposed solution by the development of new solutions to enable representations of the generated knowledge bases in terms of first order logic

Українська

Предметом дослідження в статті є алгоритми співставлення зі зразком, які використовуються в програмному інструментарії розробки систем, що базуються на правилах. Мета роботи - представлення особливостей вибору або генерації бенчмарків алгоритмів співставлення зі зразком в залежності від специфіки вирішуваних задач. В статті вирішуються наступні завдання: визначити проблематику тестових задач; провести аналіз концепцій базових алгоритмів співставлення зі зразком; провести аналіз існуючих бенчмарків алгоритмів співставлення зі зразком; виокремити основні підходи та методи формування бенчмарків. Методами, що аналізуються, є Rete, Treat та їх модифікації, а також методи та підходи до формування бенчмарків для аналізу продуктивності алгоритмів співставлення та систем, заснованих на правилах. Отримані наступні результати: для порівняльного аналізу представлено концепції базових алгоритмів співставлення зі зразком, що дозволило виокремити значимі характеристики, які впливають на продуктивність співставлення в термінах часу виконання та структури бази знань. Виокремлення характеристик відбувалося за двома підходами, які стосуються логічного виведення в системах, що базуються на правилах (rule-base) та для систем Semantic Web. Визначено базові тестові задачі, які використовуються в якості бенчмарків. Представлено основні бенчмарки алгоритмів співставлення зі зразком з відповідним визначенням специфіки області їх використання. Висновки: визначено проблеми аналізу ефективності механізмів логічного виведення для прикладних систем різного типу. Проведено аналіз та представлено концептуальні відмінності базових алгоритмів співставлення зі зразком, які впливають на вимоги до формування або вибору бенчмарків. На основі проведеного аналізу представлено основні характеристики бенчмарків для продукційних систем та систем Semantic Web. Визначено основні підходи та методи формування бенчмарків. Перспективним напрямком подальших досліджень вбачається вбачається створення нових тестових задач, які дозволять застосовувати представлення в термінах логіки першого порядку

Автор

Українська

Shapovalova, S.

Українська

Mazhara, O.

Тематика

Англійська

production systems

Англійська

pattern matching

Англійська

benchmarks

Англійська

Rete

Українська

продукційні системи

Українська

співставлення зі зразком

Українська

бенчмарки

Українська

Rete

Видавництво

Українська

Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка»

Тип

info:eu-repo/semantics/article

info:eu-repo/semantics/publishedVersion

Українська

Рецензована Стаття

Формат

application/pdf

Ідентифікатор

https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2020

10.26906/SUNZ.2020.4.081

Джерело

Англійська

Control, Navigation and Communication Systems. Academic Journal; Vol. 4 No. 62 (2020): Control, Navigation and Communication Systems; 81-87

Російська

Системы управления, навигации и связи. Сборник научных трудов; Том 4 № 62 (2020): Системи управління, навігації та зв’язку; 81-87

Українська

Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць; Том 4 № 62 (2020): Системи управління, навігації та зв’язку; 81-87

2073-7394

10.26906/SUNZ.2020.4

Мова

uk

Відношення

https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/2020/1666

Права

Українська

eNUPPIR

Властивості

Набори елементів 1

Збірник наукових праць. Системи управління, навігації та зв’язку

Інформація про метадані