«Курсовая работа по дисциплине «Системы поддержки принятия решений»»,
Системы поддержки принятия решений в Санкт-Петербурге

Задание1. Продукционная модель знаний, представление знаний в виде правил Для выбранной самостоятельно предметной области сформировать базу знаний, соответствующую следующим требованиям: включить не менее 12 правил, из которых не менее 7 – сложные правила; для описания правил использовать не менее 8 переменных; число циклов просмотра правил для прямой цепочки рассуждений должно составлять не менее 3; для обратной цепочки рассуждений должны быть логически выведены не менее 4 переменных, прежде чем будет определена переменная вывода; пару последовательных правил. Задание 2. Прямая цепочка рассуждений Цель: Изучение способа вывода новых знаний с помощью прямой цепочки рассуждений. Разработать экспертную систему, реализующую алгоритм прямой цепочки рассуждений на основе базы знаний, разработанной в задаче 1. Предусмотреть пошаговый логический вывод на экран следующей информации: факты, которые были определены пользователем; факты, которые выведены из правил (с указанием номеров правил); окончательный логический вывод, полученный экспертной системой. Задание 3. Обратная цепочка рассуждений Цель: Изучение способа вывода новых знаний с помощью обратной цепочки рассуждений. Разработать экспертную систему, реализующую алгоритм обратной цепочки рассуждений на основе базы знаний, разработанной в задаче 1. Предусмотреть автоматический и пошаговый логический вывод. Разработанная экспертная система должна обеспечивать вывод на экран следующей информации: -факты, которые были определены пользователем; -факты, которые были выведены из правил (с указанием номеров правил); -содержимое стека правил (при пошаговом выводе); -окончательный логический вывод, полученный экспертной системой.