В статье рассмотрена проблема создания эффективных баз знаний как основа качественного функционирования систем поддержки принятия решений. Приводится структура продукционной системы. Рассматривается такая форма представления знаний в СППР, как продукционные правила. Выявляются достоинства и недостатки продукционных систем. Среди недостатков выделены следующие: трудность составления продукционного правила соответствующего элемента знания, трудность записи правила и рост числа правил в базе знаний. Предложены подходы к их разрешению по каждому из недостатков. В заключении отмечено, что в настоящее время не существует единой методики построения баз знаний, что вызывает определенные трудности при моделировании систем. Напрашивается сочетание вышерассмотренных подходов, что позволяет компенсировать недостатки продукционных систем и решить узкоспециализированные задачи, однако вопрос о разработке универсальной методики создания базы знаний различной сложности и применимости остается открытым.

The article considered the problem of establishing effective knowledge bases as the basis of quality functioning of decision-support system. In article cast structure of the production system. The article considered form of knowledge representation in DSS as production rules. There are advantages and disadvantages of production systems. Among the disadvantages the article highlights the following: the difficulty of writing a production rule of the corresponding element of knowledge, the difficulty of writing rules and increase in number of rules in the knowledge base. The article proposed solutions for each of the deficiencies. In conclusion noted that there is no single method of constructing knowledge bases, which causes some difficulties when modeling systems. Suggests a combination of approaches discussed above, to compensate for the weaknesses of production systems and solve highly specialized tasks, but the development of a universal method create a knowledge base of varying complexity and applicability remains open.