一方が役に立ち、もう一方が実際に役に立たないのは何ですか? 私は彼らが何をするのか理論を理解していますが、実際の使用における制限と機能は何ですか? 新しい AI プロジェクトの Drools と Java プロローグを検討していますが、他の提案も受け付けています。複雑なリレーショナル データ セットまたは代替データを推論するための一般的なアプローチは何ですか?
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後方連鎖 (プロローグ) は、目標へのパスを形成する初期条件を見つけることに似ています。非常に基本的なレベルでは、目標を達成する条件を見つけるために、目標から逆方向に検索します。
後方連鎖は、質問アプリケーション (特定の基準を満たすアイテムの検索) に使用されます。後方連鎖アプリケーションの商業的な例の 1 つは、特定の再保険契約でカバーされる保険証券を見つけることです。
フォワード チェーン (CLIPS 風) は、条件に一致し、それらの条件から推論を生成します。これらの条件は、他のルールと一致する場合があります。基本的に、これは一連の初期条件を取り、それらの条件から可能なすべての推論を引き出します。
推論 (アサートされている場合) は、外部アクションをトリガーできるアクションまたはイベントにすることもできます。これは、ワークフローやその他のアクションを開始するようにルール セットを構成できるため、イベント ドリブン システムで役立ちます。このタイプのルール エンジンは、商用アプリケーションで最も一般的に使用されています。
イベント ドリブン システムは、フォワード チェーン ルール エンジンの一般的なアプリケーションです。フォワード チェーン アプリケーションの 1 つの例は、電気通信プランのプロビジョニング エンジン (通常は携帯電話プランの管理に使用される) です。特定のプランで特定のユーザーを入力すると、さまざまな電話スイッチ、課金システム、財務、CRM システムなどで一連の項目が設定されます。
于 2010-07-29T15:47:46.060 に答える
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関係者の答えはとても良いです。音の噛み合わせに違いを要約するように求められたとき、私は通常、次のように答えます。
大量の出力仮説 + 大量のデータを前もって => フォワード チェーンを使用
出力仮説が少ない + データのクエリが必要 => 後方連鎖を使用
しかし、これは単なる経験則であり、戒めではありません。
于 2010-08-12T17:16:01.447 に答える