<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<article xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchemaLocation="JATS-archive-oasis-article1-4.xsd" article-type="research-article" dtd-version="1.4" xml:lang="ru">
  <front>
    <journal-meta>
      <journal-title-group>
        <journal-title>Журнал Современные наукоемкие технологии</journal-title>
      </journal-title-group>
      <issn>1812-7320</issn>
      <publisher>
        <publisher-name>Общество с ограниченной ответственностью &amp;quot;Издательский Дом &amp;quot;Академия Естествознания&amp;quot;</publisher-name>
      </publisher>
    </journal-meta>
    <article-meta>
      <article-id pub-id-type="publisher-id">ART-37206</article-id>
      <title-group>
        <article-title>ВЫВОД СЛЕДСТВИЙ С ПОСТРОЕНИЕМ СХЕМЫ ВЫВОДА ИЗ НОВЫХ ФАКТОВ ПРИ НЕ ПОЛНОСТЬЮ ОПРЕДЕЛЕННОЙ БАЗЕ ЗНАНИЙ</article-title>
      </title-group>
      <contrib-group>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru">
              <surname>Симонов</surname>
              <given-names>А.И.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="en">
              <surname>Simonov</surname>
              <given-names>A.I.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>asimonov215@gmail.com</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
        </contrib>
        <contrib contrib-type="author">
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="ru">
              <surname>Страбыкин</surname>
              <given-names>Д.А.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <name-alternatives>
            <name xml:lang="en">
              <surname>Strabykin</surname>
              <given-names>D.A.</given-names>
            </name>
          </name-alternatives>
          <email>Strabykin@mail.ru</email>
          <xref ref-type="aff" rid="aff1"/>
        </contrib>
      </contrib-group>
      <aff id="aff1">
        <institution xml:lang="ru">ФГБОУ ВО «Вятский государственный университет»</institution>
        <institution xml:lang="en">Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education  «Vyatka State University»</institution>
      </aff>
      <pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2018-10-09">
        <day>09</day>
        <month>10</month>
        <year>2018</year>
      </pub-date>
      <issue>10</issue>
      <fpage>120</fpage>
      <lpage>125</lpage>
      <permissions>
        <license xlink:href="https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/">
          <license-p>This is an open-access article distributed under the terms of the CC BY 4.0 license.</license-p>
        </license>
      </permissions>
      <self-uri content-type="url" hreflang="ru">https://top-technologies.ru/article/view?id=37206</self-uri>
      <abstract xml:lang="ru" lang-variant="original" lang-source="author">
        <p>В статье предложен метод вывода следствий с формированием описания схемы вывода (ориентированного графа) в исчислении предикатов первого порядка из новых фактов в условиях неполной информации. Метод позволяет сформировать наглядное объяснение хода рассуждений и ответить на вопрос: «Какие следствия (выводимые факты) могут быть получены при имеющемся наборе исходных посылок (базе знаний) в изменившихся обстоятельствах внешней среды, характеризуемых новыми поступившими фактами, и какие дополнительные факты могут потребоваться для получения этих следствий?» Задачи подобного рода возникают в таких областях человеческой деятельности, как прогнозирование, мониторинг, диагностика, формальная верификация, и других. Работа содержит: формальную постановку задачи, формальное описание схемы логического вывода следствий в исчислении предикатов, алгоритм преобразования исходных посылок в дизъюнкты с параметрами, операцию обобщенного деления дизъюнкта, процедуры частичного и полного деления дизъюнктов, процедуру вывода и метод вывода. Метод обладает многоуровневым параллелизмом, использует дизъюнкты Хорна и операцию деления дизъюнктов. Применение метода показано на примере задачи о родственных связях с построением схемы вывода (полное решение приводится в отдельной статье, указанной в списке литературы).</p>
      </abstract>
      <abstract xml:lang="en" lang-variant="translation" lang-source="translator">
        <p>The article proposes a method of the consequences inference with the formation of a description of the inference scheme (oriented graph) in the first-order predicate calculus from new facts in the conditions of incomplete information. The method allows to form a visual explanation of the reasoning process and answer the question: “What consequences (deduced facts) can be obtained with the available set of initial premises (knowledge base) in changed circumstances of the external environment, characterized by the new received facts, and what additional facts may be required to obtain these consequences?”. Problems of this kind arise in such areas of human activity as prediction, monitoring, diagnostics, formal verification, and others. The study contains: a formal problem description, a formal description of the inference scheme of consequences in the predicate calculus, a translation algorithm of the initial clauses to the clauses with parameters, an operation of generalized clause division, the procedures for partial and complete division of clauses, an inference procedure and the method. The method has multilevel parallelism, uses Horn clauses and an operation of the clauses division. An application of the method is shown in an example of the problem of kinship with the construction of the inference scheme (a complete solution is give in a separate article listed in the references).</p>
      </abstract>
      <kwd-group xml:lang="ru">
        <kwd>вывод следствий</kwd>
        <kwd>схема логического вывода</kwd>
        <kwd>исчисление предикатов первого порядка</kwd>
        <kwd>абдуктивные следствия</kwd>
        <kwd>не полностью определенная база знаний</kwd>
        <kwd>дополнительные факты</kwd>
        <kwd>дизъюнкты Хорна</kwd>
        <kwd>деление дизъюнктов</kwd>
      </kwd-group>
      <kwd-group xml:lang="en">
        <kwd>consequences inference</kwd>
        <kwd>inference scheme</kwd>
        <kwd>first-order predicate calculus</kwd>
        <kwd>abductive consequences</kwd>
        <kwd>incomplete knowledge base</kwd>
        <kwd>additional facts</kwd>
        <kwd>Horn clauses</kwd>
        <kwd>division of clauses</kwd>
      </kwd-group>
    </article-meta>
  </front>
  <back>
    <ref-list>
      <ref>
        <note>
          <p>1. Кузнецов О.П. Интеллектуализация поддержки управляющих решений и создание интеллектуальных систем // Проблемы управления. 2009. № 3.1. С. 64–72.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>2. Носов А.Л. Информационные системы искусственного интеллекта принятия оптимальных решений в экономике // Russian Journal of Management. 2016. Т. 4, № 2. С. 197–203.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>3. Вагин В.Н., Головина Е.Ю., Загорянская А.А. и др. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах / Под ред. В.Н. Вагина, Д.А. Поспелова. 2-е изд., испр. и доп. М.: Физматлит, 2008. 712 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>4. Страбыкин Д.А. Логическое прогнозирование развития ситуаций в интеллектуальных системах на основе дедуктивного вывода: монография. Киров: ФГБОУ ВПО «ВятГУ», 2014. 182 с.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>5. Финн В.К. Индуктивные методы Д.С. Милля в системах искусственного интеллекта. Часть I // Искусственный интеллект и принятие решений. 2010. № 3. С. 3–21.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>6. Mohammadhassanzadeh H., Van Woensel W., Abidi S.R., Abidi S.S.R. Semantics-based plausible reasoning to extend the knowledge coverage of medical knowledge bases for improved clinical decision support. BioData Mining. 2017.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>7. vol. 10. no. 1. Р. 1–33.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>7. Вагин В.Н., Хотимчук К.Ю. Абдукция в задачах планирования работ в сложных объектах // Искусственный интеллект и принятие решений. 2011. № 1. С. 3–13.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>8. Долженкова М.Л., Страбыкин Д.А. Вывод следствий в исчислении предикатов из новых фактов на основе не полностью определенной базы знаний // Современные наукоемкие технологии. 2016. № 11–1. С. 26–30.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>9. Simonov A.I. Consequences Inference Method with Construction the Scheme from New Facts in Case of an Incomplete Knowledge Base in Predicate Calculus (Examples). DOI: 10.5281/zenodo.1198918.</p>
        </note>
      </ref>
      <ref>
        <note>
          <p>10. Чери С., Готлоб Г., Танка Л. Логическое программирование и базы данных / Пер. с англ. под ред. Л.А. Калиниченко. М.: Мир, 1992. 352 с.</p>
        </note>
      </ref>
    </ref-list>
  </back>
</article>
