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李强:学习贯彻总书记对上海工作指示要求,落实全国两会精神

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百度 分机构类型来看,国有大型银行亿元,占%;全国性股份制银行亿元,占%;此外,城市商业银行、农村金融机构和外资银行分别占%、%和%。

Eine Inferenzmaschine (lehnübersetzt aus dem englisch inference engine), auch Regelinterpreter und Schlu?folgerungsmaschine[1][2] genannt, ist der Teil eines wissensbasierten Systems, der durch die Verarbeitung des Wissens aus der gegebenen Wissensbasis neue Aussagen ableitet. Die Inferenzmaschine und die Wissensbasis sind damit die beiden zentralen Bestandteile eines wissensbasierten Systems.[3]

Klassische Inferenzregeln

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Die Inferenzmaschine wendet verschiedene sogenannte Inferenzregeln auf die Fakten der Wissensbasis an. Eine oft benutzte Regel ist z. B. der Modus ponens: Hier wird aus den beiden Aussagen A -> B und A auf die Korrektheit von B geschlossen. Aus den beiden Aussagen ?Wenn die Osterglocken blühen, ist es Frühling.“ und ?Die Osterglocken blühen.“ kann man ableiten, dass es Frühling ist.

Eine weitere wichtige Inferenzregel stellt die Und-Elimination dar: Hier wird aus der Wahrheit einer Konjunktion auf die Wahrheit ihrer einzelnen Teile geschlossen. Aus der Aussage ?sie hat ein Eis mit Sahne gegessen“ lassen sich mithilfe der Und-Elimination die beiden Aussagen ?sie hat ein Eis gegessen“ und ?sie hat Sahne gegessen“ ableiten.

Beweis durch Resolution

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Die Anwendung der oben skizzierten Inferenzregeln garantiert nicht, dass in jedem m?glichen Fall alle aus der Wissensbasis ableitbaren Aussagen gefunden werden. Diese Anforderung erfüllt jedoch die Resolution.[4]

Vorw?rts- und Rückw?rtsverkettung

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Für viele Anwendungen ist die Verwendung der Resolution zu ineffizient. Eine Option ist die Anwendung der Vorw?rtsverkettung und der Rückw?rtsverkettung. Beide Algorithmen fordern, dass die Aussagen der Wissensbasis als Horn-Formel vorliegen. Eine Horn-Formel ist eine Disjunktion von Literalen, von denen h?chstens eines positiv (d. h. keine Negation) ist.[5]

Einzelnachweise

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  1. Computer Based Marketing: Das Handbuch zur Marketinginformatik – herausgegeben 2013 von Matthias Meyer, Hajo Hippner und Klaus D. Wilde; dort (auf Seite 323) auch mit: ?… bestehen aus einer Schlu?folgerungsmaschine (Regelinterpreter), […]. Neben der Pr?dikatenlogik, die den formalen Apparat zum Verst?ndnis der Zusammenh?nge sowie die erforderlichen L?sungsmethoden liefert, existieren […]“
  2. W?rterbuch der Mikroelektronik und Mikrorechnertechnik mit Erl?uterungen ... – herausgegeben 2013 von Yvonne H Attiyate und Raymond Shah; dort (auf Seite 434) u. a. mit: ?Inferenzmaschine f, Schlu?folgerungsmaschine f [künstliche Intelligenz]“
  3. Christoph Beierle, Gabriele Kern-Isberner: Methoden wissensbasierter Systeme. Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen. 5., überarbeitete und erweiterte Auflage, Springer Vieweg, 2014, ISBN 978-3-8348-1896-6.
  4. Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence. A Modern Approach. Third Edition, Pearson, 2016, ISBN 0-13-604259-7, S. 250.
  5. Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence. A Modern Approach. Third Edition, Pearson, 2016, ISBN 0-13-604259-7, S. 256.

? Christoph Beierle, Gabriele Kern-Isberner: Methoden wissensbasierter Systeme. Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen. 5., überarbeitete und erweiterte Auflage, Springer Vieweg, 2014, ISBN 978-3-8348-1896-6.
? Stuart Russell, Peter Norvig: Artificial Intelligence. A Modern Approach. Third Edition, Pearson, 2016, ISBN 0-13-604259-7.

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