Можливісно-каузальне представлення пояснень в інтелектуальній інформаційній системі

Abstract

Предметом вивчення в статті є процеси побудови пояснень щодо отриманих результатів та послідовності дій з прийняття рішення в інтелектуальній інформаційній системі. Метою є розробка підходу до побудови пояснень на основі можливісного опису причинно-наслідкових зав'язків між вхідними даними та результа том роботи інтелектуальної системи, що створює умови для формування пояснення при представленні такої системи як у вигляді «чорного», так і у вигляді «сірого» ящику. Завдання: розробка узагальненої можливісно каузальної моделі пояснення; розробка методу побудови можливісно-каузального представлення пояснення в інтелектуальній інформаційній системі. Використовуваними підходами є: методи побудови пояснень, теорія можливостей, підходи до побудови темпоральних знань. Висновки. наукова новизна отриманих результатів полягає в наступному. Запропоновано комплекс можливісно-каузальних моделей пояснення в інтелектуальній системі, що задає причинно-наслідковий зв'язок між класом вхідних даних та класом рішення, а також між про міжними діями з процесу отримання результату та класом рішення.