Backward chaining
http://dbpedia.org/resource/Backward_chaining an entity of type: Thing
후방 추론(後方 推論)은 전방 추론과 반대로 목표로부터 시작해서 이를 충족시키는 전제를 찾아나가는 추론 방식이다. 가능한 목표의 수가 적은 경우에 우수한 추론 방법이다.
rdf:langString
Backward chaining (or backward reasoning) is an inference method described colloquially as working backward from the goal. It is used in automated theorem provers, inference engines, proof assistants, and other artificial intelligence applications. In game theory, researchers apply it to (simpler) subgames to find a solution to the game, in a process called backward induction. In chess, it is called retrograde analysis, and it is used to generate table bases for chess endgames for computer chess.
rdf:langString
Eine Rückwärtsverkettung (englisch: backward chaining) bezeichnet in der Logik eine Inferenz- bzw. Schlussfolgerungs-Strategie der Form:wenn Bedingung, dann Faktum Das Gegenmodell ist die Vorwärtsverkettung. Bedeutung haben diese Verkettungen beispielsweise im Bereich der künstlichen Intelligenz für Inferenzmaschinen. Man nennt dieses Verfahren auch zielorientierte Inferenz.Eine verwandte Inferenz-Strategie besteht in der Vorwärtsverkettung.
rdf:langString
Metode backward chaining adalah pelacakan kebelakang yang memulai penalarannya dari kesimpulan (goal), dengan mencari sekumpulan hipotesis-hipotesis menuju fakta-fakta yang mendukung sekumpulan hipotesis-hipotesis tersebut. Metode backward Chaining merupakan kebalikan dari forward chaining dimana dimulai dengan sebuah hipotesis (sebuah objek) dan meminta informasi untuk meyakinkan atau mengabaikan. Backward chaining inference engine sering disebut: ‘Object-Driven/Goal-Driven‘. Langkah Penerapkan Metode Backward Chaining Pada sistem Pakar
rdf:langString
Le chaînage arrière ou raisonnement arrière est une méthode d'inférence qui peut être décrite (en termes profanes) comme une manière de travailler en remontant en arrière de l'objectif. Il est utilisé en intelligence artificielle, dans un système expert à base de règles ou encore dans un assistant de preuve.
rdf:langString
Il backward chaining o backward reasoning (lett. risp. "incatenamento a ritroso" e "ragionamento a ritroso") è un metodo di ragionamento automatico che consiste, intuitivamente, nel ragionare partendo dall'obiettivo e procedere a ritroso verso i dati a disposizione. Viene usato per la dimostrazione automatica di teoremi, per il funzionamento dei motori inferenziali ed altre applicazioni nel campo dell'intelligenza artificiale. L'opposto del backward chaining è il forward chaining. In programmazione logica, il backward chaining è implementato mediante la .
rdf:langString
後向き連鎖（うしろむきれんさ、Backward chaining）は、（人工知能において）推論規則を使う時の二種類の主要な推論手法のひとつである。もう一方は前向き連鎖である。 後向き連鎖はゴール(または仮説)のリストによって起動して後向きに作業し、いずれかのゴールが正しいことを補強するのに使用可能なデータがあるかどうかを確かめる後向き連鎖を使う。推論エンジンは推論規則を検索し、帰結部（THEN節）がゴールにマッチする規則を探す。その規則の条件部（IF節）が真かどうか不明な場合、それもゴールのリストに追加され（つまり、仮説の一部とされ）、それを立証するデータをさらに提供しなければならない。 例として、以下の二つの規則を持つルールベースと、フリッツは蛙であるというゴール（仮説）と、それが弾むというデータがあるとする。 1.
* IF節：フリッツははずむ — THEN節：フリッツは緑色である 2.
* IF節：フリッツは緑色である — THEN節：フリッツは蛙である ゴールのリストが、どの規則が選ばれて使われるかを決定するので、この方法はゴール駆動型と呼ばれる。一方、前向き連鎖による推論はデータ駆動型と呼ばれる。このようなアプローチは、しばしばエキスパートシステムで使用される。 プログラミング言語Prologは後向き連鎖をサポートしている。
rdf:langString
Wnioskowanie w tył – działanie regresywne (Modus Tollendo Tollens). Polega na tym, że wychodzimy od tego, co chcemy udowodnić i idziemy w kierunku aksjomatów. Czyli żeby udowodnić udowadniamy i tak dalej, aż dojdziemy do aksjomatów. Nie wiemy czy idziemy w dobrym kierunku, ale ponieważ aksjomaty znamy z góry, możemy zaplanować algorytm tak, żeby raczej zachowywał odpowiedni kierunek. Jest to duża przewaga nad wnioskowaniem w przód, jako że w tamtym przypadku znajomość aksjomatów okazuje się niewystarczająca do skutecznej optymalizacji.
rdf:langString
Зворотний вивід (або зворотне міркування) є метод отримання висновку, який працює в зворотному напрямку від мети. Він використовується в автоматизованому доведенні теорем, машинному висновуванні та інших напрямках штучного інтелекту, також спостерігається у приматів. В теорії ігор застосування зворотного виводу для , з метою знайти рішення гри, називається зворотною індукцією. У шахах даний метод називається ретроспективним аналізом, він використовується для створення баз таблиць для ендшпіля у комп'ютерних шахах.
rdf:langString
rdf:langString
Rückwärtsverkettung
rdf:langString
Backward chaining
rdf:langString
Backward chaining
rdf:langString
Chaînage arrière
rdf:langString
Backward chaining
rdf:langString
후방 추론
rdf:langString
後向き連鎖
rdf:langString
Wnioskowanie w tył
rdf:langString
Зворотний вивід
xsd:integer
568967
xsd:integer
1120099224
rdf:langString
Backward chaining (or backward reasoning) is an inference method described colloquially as working backward from the goal. It is used in automated theorem provers, inference engines, proof assistants, and other artificial intelligence applications. In game theory, researchers apply it to (simpler) subgames to find a solution to the game, in a process called backward induction. In chess, it is called retrograde analysis, and it is used to generate table bases for chess endgames for computer chess. Backward chaining is implemented in logic programming by SLD resolution. Both rules are based on the modus ponens inference rule. It is one of the two most commonly used methods of reasoning with inference rules and logical implications – the other is forward chaining. Backward chaining systems usually employ a depth-first search strategy, e.g. Prolog.
rdf:langString
Eine Rückwärtsverkettung (englisch: backward chaining) bezeichnet in der Logik eine Inferenz- bzw. Schlussfolgerungs-Strategie der Form:wenn Bedingung, dann Faktum Das Gegenmodell ist die Vorwärtsverkettung. Bedeutung haben diese Verkettungen beispielsweise im Bereich der künstlichen Intelligenz für Inferenzmaschinen. Ebenso wie die Vorwärtsverkettung basiert die Rückwärtsverkettung auf einer transitiven Verknüpfung von Regeln. Man geht dabei jedoch vom Zielobjekt aus und prüft nur die Regeln, die das Ziel in der Konklusion haben. Falls der Wert eines Objektes in der Prämisse einer solchen Regel unbekannt ist, wird versucht, diesen aus anderen Regeln herzuleiten. Gelingt dieses nicht, so wird der Wert schließlich vom Benutzer erfragt. Man nennt dieses Verfahren auch zielorientierte Inferenz.Eine verwandte Inferenz-Strategie besteht in der Vorwärtsverkettung.
rdf:langString
Le chaînage arrière ou raisonnement arrière est une méthode d'inférence qui peut être décrite (en termes profanes) comme une manière de travailler en remontant en arrière de l'objectif. Il est utilisé en intelligence artificielle, dans un système expert à base de règles ou encore dans un assistant de preuve. En théorie des jeux, son utilisation dans les sous-jeux pour trouver une solution au jeu est appelée raisonnement rétrograde. Aux échecs, elle est appelée analyse rétrograde et sert à déterminer quels coups ont été joués pour atteindre une position donnée, pour la fin de la partie d'échecs pour les programmes d'échecs. Le chaînage arrière est mis en œuvre dans la programmation logique par la SLD-résolution. Les deux règles sont basées sur le modus ponens, qui est une des deux méthodes les plus couramment utilisées de raisonnement avec des règles d'inférence et les implications logiques — l'autre est le chaînage avant. Les systèmes arrières emploient généralement un enchaînement en profondeur, comme Prolog.
rdf:langString
Metode backward chaining adalah pelacakan kebelakang yang memulai penalarannya dari kesimpulan (goal), dengan mencari sekumpulan hipotesis-hipotesis menuju fakta-fakta yang mendukung sekumpulan hipotesis-hipotesis tersebut. Metode backward Chaining merupakan kebalikan dari forward chaining dimana dimulai dengan sebuah hipotesis (sebuah objek) dan meminta informasi untuk meyakinkan atau mengabaikan. Backward chaining inference engine sering disebut: ‘Object-Driven/Goal-Driven‘. inference engine adalah bagian dari sistem pakar yang mencoba menggunakan informasi yang diberikan untuk menemukan objek yang sesuai. Inference engine mempunyai dua kategori yaitu deterministic dan probabilistik. Sedangkan dasar untuk membentuk inference engine di antaranya: forward chaining, backward chaining, dan rule value (merupakan pendahulu dari forward dan backward chaining). Langkah Penerapkan Metode Backward Chaining Pada sistem Pakar 1. knowledge Base (basis pengetahuan). Jadi kita harus memiliki basis pengetahuan dari keparang seseorang, misal dokter kita membutuhkan data penyakit paru dan gejala-gejala nya. 2. Menentukan Rule(aturan) atau inference Engine untuk memulai penalaran mendapatkan kesimpulan(goals) dari hipotesa(objek) untuk mendapatkan fakta. misalnya penyakit DBD sebagai kesimpulan dan demam sebagai gejala nya. 3.membuat Output(hasil) dalam bentuk solusi dari hasil penalaran. Misalkan penyakit yg di derita migran, maka solusi penanganan nya adalah minum obat ini atau itu.
rdf:langString
Il backward chaining o backward reasoning (lett. risp. "incatenamento a ritroso" e "ragionamento a ritroso") è un metodo di ragionamento automatico che consiste, intuitivamente, nel ragionare partendo dall'obiettivo e procedere a ritroso verso i dati a disposizione. Viene usato per la dimostrazione automatica di teoremi, per il funzionamento dei motori inferenziali ed altre applicazioni nel campo dell'intelligenza artificiale. L'opposto del backward chaining è il forward chaining. Nella teoria dei giochi, questo tipo di ragionamento viene chiamato induzione a ritroso e consiste nel cercare sottogiochi (più semplici) per trovare la soluzione del gioco di partenza. Negli scacchi, in particolare, è chiamato analisi retrograda. In programmazione logica, il backward chaining è implementato mediante la .
rdf:langString
후방 추론(後方 推論)은 전방 추론과 반대로 목표로부터 시작해서 이를 충족시키는 전제를 찾아나가는 추론 방식이다. 가능한 목표의 수가 적은 경우에 우수한 추론 방법이다.
rdf:langString
後向き連鎖（うしろむきれんさ、Backward chaining）は、（人工知能において）推論規則を使う時の二種類の主要な推論手法のひとつである。もう一方は前向き連鎖である。 後向き連鎖はゴール(または仮説)のリストによって起動して後向きに作業し、いずれかのゴールが正しいことを補強するのに使用可能なデータがあるかどうかを確かめる後向き連鎖を使う。推論エンジンは推論規則を検索し、帰結部（THEN節）がゴールにマッチする規則を探す。その規則の条件部（IF節）が真かどうか不明な場合、それもゴールのリストに追加され（つまり、仮説の一部とされ）、それを立証するデータをさらに提供しなければならない。 例として、以下の二つの規則を持つルールベースと、フリッツは蛙であるというゴール（仮説）と、それが弾むというデータがあるとする。 1.
* IF節：フリッツははずむ — THEN節：フリッツは緑色である 2.
* IF節：フリッツは緑色である — THEN節：フリッツは蛙である このルールベースが検索されると、帰結部（THEN節）がゴール（フリッツは蛙である）とマッチしている規則(2)が選択される。フリッツが緑色かどうかは不明なので、条件部（IF節）はゴールのリストに追加される（フリッツが蛙であるためには、緑色でなければならない）。ルールベースは再び検索されて、THEN節がリストに追加された新しいゴール（フリッツは緑色である）とマッチする規則(1)が選択される。その規則の条件部（フリッツは弾む）が真であることは予め分かっているので、フリッツは蛙であると結論付けられる（フリッツは弾むので緑色であるに違いない、フリッツが緑色なので蛙に違いない）。 ゴールのリストが、どの規則が選ばれて使われるかを決定するので、この方法はゴール駆動型と呼ばれる。一方、前向き連鎖による推論はデータ駆動型と呼ばれる。このようなアプローチは、しばしばエキスパートシステムで使用される。 プログラミング言語Prologは後向き連鎖をサポートしている。
rdf:langString
Wnioskowanie w tył – działanie regresywne (Modus Tollendo Tollens). Polega na tym, że wychodzimy od tego, co chcemy udowodnić i idziemy w kierunku aksjomatów. Czyli żeby udowodnić udowadniamy i tak dalej, aż dojdziemy do aksjomatów. Nie wiemy czy idziemy w dobrym kierunku, ale ponieważ aksjomaty znamy z góry, możemy zaplanować algorytm tak, żeby raczej zachowywał odpowiedni kierunek. Jest to duża przewaga nad wnioskowaniem w przód, jako że w tamtym przypadku znajomość aksjomatów okazuje się niewystarczająca do skutecznej optymalizacji. Wnioskowanie w tył często stosuje się w systemach ekspertowych do automatycznego dowodzenia twierdzeń.
rdf:langString
Зворотний вивід (або зворотне міркування) є метод отримання висновку, який працює в зворотному напрямку від мети. Він використовується в автоматизованому доведенні теорем, машинному висновуванні та інших напрямках штучного інтелекту, також спостерігається у приматів. В теорії ігор застосування зворотного виводу для , з метою знайти рішення гри, називається зворотною індукцією. У шахах даний метод називається ретроспективним аналізом, він використовується для створення баз таблиць для ендшпіля у комп'ютерних шахах. Зворотний вивід здійснюється у логічному програмуванні за допомогою SLD-резолюції. Обидва правила базуються на правилі виводу modus ponens. Це один з двох найбільш часто використовуваних методів міркування при роботі з правилами висновування та логічними наслідками, є протилежним до прямого виводу. Системи зворотного виводу, наприклад, Пролог, зазвичай використовують стратегію пошуку в глибину.
xsd:nonNegativeInteger
6399
