- 규칙베이스와 사례베이스 추론의 불확실한 지식의 표현
- ㆍ 저자명
- 정구범,노은영,정환묵,Chung. Gu-Bum,Roh. Eun-Young,Chung. Hawn-Mook
- ㆍ 간행물명
- 한국지능시스템학회 논문지
- ㆍ 권/호정보
- 2011년|21권 2호|pp.165-170 (6 pages)
- ㆍ 발행정보
- 한국지능시스템학회
- ㆍ 파일정보
- 정기간행물| PDF텍스트
- ㆍ 주제분야
- 기타
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규칙베이스 추론과 사례베이스 추론의 협조에 의해 보다 유연한 추론을 위한 효율적인 방법의 실현이 기대된다. 본 논문에서는 MVL 오토마타 모델을 적용하여 규칙베이스와 사례 베이스의 통합 추론모델과 이에 따른 불확실성 처리 방법을 제안한다.
It is expected that the cooperation between rule-based reasoning and case-based reasoning gives us an efficient approach for flexible reasoning. In this paper, we present an integrated model of rule-base reasoning and case-base reasoning using the MVL automata model. In addition, we introduce how to handle the uncertainty in the integrated model.