Разработка метода и системы логического вывода модифицируемых заключений тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.01, кандидат технических наук Томчук, Максим Николаевич

• Томчук, Максим Николаевич
• кандидат технических наук
• 2009

Оглавление диссертации кандидат технических наук Томчук, Максим Николаевич

Введение.

Глава 1. Анализ методов и машин логического вывода и систем обработки знаний.

1.1 Методы и машины логического вывода.

1.1.1 Классификация видов логического вывода.

1.1.2 Классификация методов логического вывода.

1.1.3 Метод деления дизъюнктов.

1.1.4 Машины логического вывода

1.2 Системы обработки знаний (СОЗ).

1.2.1 Определение и структура.

1.2.2 Классификация.

1.2.3 Режимы функционирования.

1.2.4 Оценка эффективности.

1.3 Выводы по главе 1.

Глава 2. Разработка метода логического вывода модифицируемых заключений.

2.1 Формальные системы.

2.2 Постановка задачи логического вывода.

2.3 Расширение формулы заключения.

2.3.1 Унификация литералов.

2.3.2 Согласование решений.

2.3.3 Согласование значений общих переменных в конъюнкциях дизъюнктов.

2.3.4 Частичное деление дизъюнктов.

2.3.5 Полное деление дизъюнктов.

2.3.6 Процедура вывода.

2.3.7 Построение абдуктивных объяснений.

2.3.8 Метод параллельного вывода с расширением формулы заключения

2.4 Минимизация формулы заключения.

2.4.1 Процедура минимизации заключения.

2.4.2 Метод минимизации заключения.

2.5 Выбор вариантов модификации.

2.6 Особенности вывода в исчислении высказываний.

2.7 Пример вывода.

2.8 Выводы по главе 2.

Глава 3. Разработка системы логического вывода модифицируемых заключений.

3.1 Структура системы логического вывода.

3.1.1 Обобщенная структура системы.

3.1.2 Детализованная структура системы.

3.2 Режимы работы системы логического вывода.

3.2.1 Режим вывода модифицируемых заключений.

3.2.2 Режим дедуктивного вывода.

3.2.3 Режим абдуктивного вывода.

3.2.4 Режим настройки.

3.2.5 Режим непосредственного доступа к базам знаний.

3.2.6 Создание базы знаний.

3.3 Машина логического вывода модифицируемых заключений.

3.4 Язык декларативного логического программирования.

3.4.1 Структура логической программы.

3.4.2 Идентификаторы и константы.

3.4.3 Комментарии.

3.4.4 Пример логической программы.

3.5 Оценка эффективности систем логического вывода.

3.5.1 Критерии оценки эффективности.

3.5.2 Расчет времени вывода.

3.5.3 Расчет степени модификации заключения.

3.6 Выводы по главе 3.

Глава 4. Применение систем логического вывода модифицируемых заключений.

4.1 Области применения.

4.2 Интеллектуальные обучающие системы.

4.3 Экспертные системы.

4.4 Интеллектуальное управление вычислительными процессами.

4.5 Модуль логического вывода модифицируемых заключений.

4.5.1 Общая характеристика разрабатываемого программного обеспечения.

4.5.2 Структура модуля вывода.

4.5.3 Язык описания базы знаний и заключения.

4.5.4 Реализация блоков модуля.

4.6 Учебная программа логического вывода «Логика-В».

4.6.1 Структура программы.

4.6.2 Язык описания исходных данных.

4.6.3 Интерфейс пользователя.

4.6.4 Пример использования программы.

4.7 Выводы по главе 4.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка метода и системы логического вывода модифицируемых заключений»

Данная диссертационная работа посвящена разработке нового метода логического вывода модифицируемых заключений на знаниях, представленных в виде формул исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, а также системы логического вывода модифицируемых заключений. Рассматриваются вопросы построения систем обработки знаний и машин логического вывода, использующих данный метод, в том числе особенности их программной реализации на современных параллельных вычислительных платформах. Приводятся области возможного применения данного метода логического вывода, рассматривается применение логического вывода модифицируемых заключений для интеллектуального управления вычислительными процессами, в обучающих системах и в экспертных системах.

Актуальность темы исследования. Одним из многообещающих направлений в вычислительных системах сегодня являются системы обработки знаний (СОЗ). Уже сейчас они имеют широкое распространение (особенно это справедливо для экспертных систем (ЭС)), а в перспективе смогут применяться практически повсеместно, повышая интеллектуальный уровень вычислительных систем практически всех видов. Однако, несмотря на имеющиеся успехи, современные СОЗ имеют ряд недостатков. В частности, они не способны решать задачи, требующие наличия достоверного заключения при имеющемся недостоверном. Кроме того, современные СОЗ работают неэффективно на параллельных платформах.

В отличие от данных, которые представляют собой операнды для каких-либо формализованных действий по их обработке и не имеют смыслового наполнения с точки зрения обрабатывающей системы, знания отражают те или иные аспекты реального мира и изначально имеют смысловое содержание. Самой лучшей известной на сегодня системой обработки знаний является мозг человека. Однако и он обладает некоторыми недостатками. В частности, он имеет низкое быстродействие при решении многих задач, на работу мозга влияет множество факторов, он подвержен ошибкам. Кроме того, часто условия среды не позволяют использовать человека в качестве системы обработки знаний и принятия решений. Возникает необходимость моделирования поведения человека.

Можно выделить два основных подхода к моделированию поведения естественного интеллекта. Первый из них заключается в моделировании работы отдельных элементов структуры мозга - нейронов и их связей (нейро-сетевой подход). Его характерным недостатком является сложность (часто -невозможность) построения семантической картины хода рассуждений. Второй подход предполагает моделирование интеллектуальных аспектов функционирования мозга: системы понятий (семантической сети), построения рассуждений и других. При этом наиболее часто сейчас используется моделирование рассуждений человека, поскольку имитирует высокоуровневые мыслительные процессы по определенным правилам (например, по правилам логики) и позволяет достаточно просто описывать исходные данные и интерпретировать результат, а также отслеживать ход моделирования.

Моделирование рассуждений средствами логики является одним из приоритетных направлений науки, изучающей методы и средства искусственного интеллекта [86]. Рассуждения, записанные в виде формул логики предикатов первого порядка или логики высказываний, представляются достаточно естественным для человека образом. Интерпретация формулы при этом проста и заключается в замене литералов заранее заданными выражениями, а связок - соответствующими их значению словами.

Логика высказывания представляет собой достаточно простой математический аппарат, обладающий не слишком большими выразительными возможностями. Однако благодаря простоте обработки формул логика высказываний находит широкое применение. Гораздо большими выразительными возможностями обладает логика предикатов первого порядка. Но обработка формул в исчислении предикатов гораздо сложнее, так как требует учитывать зависимость значения предикатных констант от наборов термов, согласовывать значения предметных переменных, учитывать возможность наличия функциональных констант.

Само моделирование рассуждений осуществляется посредством логического вывода (JIB). Исходными данными для логического вывода служат формулы посылок и заключения. Посылки представляют собой набор фактов и правил вывода и составляют в совокупности базу знаний. Заключение записывается в виде формулы логики и поступает (как правило) извне в систему логического вывода. Процедуры логического вывода обрабатывают заключение и исходные посылки, и результатом работы может стать сообщение о корректности заключения или модификация исходных посылок.

Обычно выделяют следующие основные виды логического вывода: дедуктивный, абдуктивный и индуктивный. Дедуктивный вывод используется для ответа на вопрос, является ли указанное заключение логическим следствием исходных посылок. Абдуктивный вывод в случае, если заключение не выводится из исходных посылок, позволяет пополнить набор исходных посылок фактами так, чтобы заключение стало выводимым. Индуктивный вывод, в отличие от абдуктивного, позволяет пополнить набор исходных посылок общими правилами.

Данные виды вывода известны достаточно давно и могут применяться для решения широкого круга задач. Однако существует класс задач, решить которые применением указанных видов вывода невозможно или затруднительно. Данный класс задач предполагает наличие корректной и полной БЗ для некоторой предметной области и недостоверное заключение, требующее преобразования. Следовательно, появляется принципиально новая постановка задачи логического вывода: модифицировать исходно невыводимое заключение с целью сделать его следствием исходных посылок. Данная задача решается посредством применения нового вида JIB - логического вывода модифицируемых заключений. В качестве областей применения данного вида вывода можно отметить следующие:

- системы автоматического регулирования. Состояние объекта управления в такой системе описывается логической формулой заключения, а допустимый диапазон состояний задается в виде формул исходных посылок. Если состояние объекта выходит за допустимые пределы, производится модификация заключения для возвращения объекта в допустимое состояние;

- системы корректирующего обучения. База исходных посылок содержит знания из некоторой предметной области. Обучаемый вводит утверждение, которое проверяется на истинность (выводимость из исходных посылок), и если оно неверно, производится его коррекция;

- грамматический разбор предложений [130]. Логический вывод модифицируемых заключений может быть использован для восстановления предложения и построения новых предложений;

- вычислительные комплексы с динамической архитектурой [139]. Логический вывод модифицируемых заключений может применяться для диспетчеризации вычислительных процессов в системах с динамически изменяющимися составом и связями вычислительных средств;

- экспертные системы. Если начальное заключение пользователя неполно или неверно, логический вывод модифицируемых заключений позволит уточнить (откорректировать) заключение, а в некоторых случаях указать на необходимость исследования дополнительных признаков.

Существует достаточно большое количество методов логического вывода. Основной недостаток значительной их части - последовательный принцип обработки знаний. Это сильно снижает производительность систем логического вывода, использующих данные методы. В связи с этим заслуживают внимания методы параллельного логического вывода, основанные на процедуре деления дизъюнктов [123]. Каждый шаг такого вывода может включать достаточно много операций, большинство из которых может выподняться параллельно. Это особенно актуально в настоящее время, поскольку сейчас в большинстве случаев производительность ЭВМ наращивается не только и не столько за счет улучшения архитектуры и микроархитектуры процессоров, повышения тактовых частот, сколько за счет увеличения количества процессорных элементов (процессоров и ядер).

Таким образом, является актуальной задача разработки метода и системы параллельного логического вывода модифицируемых заключений на знаниях, представленных в виде формул исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, что позволит расширить класс задач, решаемых СОЗ, построенных на основе системы логического вывода, и повысить скорость их работы.

Значительный вклад в разработку и исследование методов и средств логического вывода внесли M. JI. Цетлин, M. М. Бонгард, Я. 3. Цыпкин, Д. А. Поспелов, В. К. Финн, Г. С. Осипов, В. Н. Вагин, Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский, П. Гаек, Т. Гавранек, С. Осуга (S. Osuga), Ю. Саэки (U. Saeki), А. Сэмюэль (A. Samuel), Э. Хант (Е. Hunt), Д. Марин (J. Marin), Ф. Стоун (P. Stone), Р. Михальски (R. Michalski), Д. Карбонелл (J. Carbonell), Т. Митчелл (Т. Mitchell), Д. Куинлан (J. Quinlan).

Абдуктивный JIB исследовался в работах Ч. С. Пирса (С. S. Pierce), В. К. Финна, В. Н. Вагина, Е. Ю. Головиной, Д. А. Страбыкина, M. jl Долженковой, Д. Габбая (D. Gabbay), П. Сметса (P. Smets), К. Бутилье (С. Boutilier), П. Флеча (Р. Flach), А. Какаса (A. Kakas), К. Иноуэ (К. Inoue), Ч. Сакама (С. Sakama), Дж. Джозефсона (J. Josephson), С. МакИлрайта (S. Mcllraith), Дж. Пола (G. Paul) и др.

Целью исследования является разработка метода параллельного логического вывода модифицируемых заключений для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка и построение на его основе системы и машины JIB модифицируемых заключений.

Для достижения цели необходимо решить следующие задачи.

1. Разработать метод параллельного логического вывода модифицируемых заключений для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, позволяющий модифицировать невыводимое заключение и сделать его следствием исходных посылок.

2. Разработать машину параллельного логического вывода модифицируемых заключений.

3. Разработать систему параллельного логического вывода на основе машины логического вывода модифицируемых заключений.

4. Разработать критерии оценки эффективности работы системы и машины параллельного логического вывода модифицируемых заключений.

Методы исследования. Для достижения поставленной в работе цели исследований использовались методы анализа алгоритмов, теории множеств, теории графов, математической логики, теории логического вывода, логического и объектно-ориентированного программирования.

Научная новизна исследования состоит в следующем.

1. Разработан метод параллельного логического вывода модифицируемых заключений для логики высказываний и логики предикатов первого порядка, отличающийся от известных методов тем, что к полученным в результате абдуктивного вывода дополнительным посылкам применяются: специальная процедура преобразования, позволяющая построить из них дополнения дизъюнктов заключения, метод минимизации заключения, а также параллельный алгоритм оценки вариантов модификации заключения. Это позволяет преобразовать невыводимое заключение с целью сделать его следствием исходных посылок.

2. Разработан метод минимизации заключения для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, отличающийся от известных методов вывода тем, что для поиска решений использует параллельный поиск по дереву решений с отсечением части ветвей. При этом из дизъюнктов заключения удаляются литералы, не участвующие в процессе вывода, тем самым повышая эффективность работы системы логического вывода модифицируемых заключений.

3. Разработан параллельный алгоритм оценки и отбора вариантов модификации дизъюнктов заключения, отличающийся тем, что каждому дизъюнкту ставится в соответствие некоторое числовое значение, полученное применением к дизъюнкту специальной функции оценки. Это позволяет из всего множества вариантов модификации исходных дизъюнктов выбрать наилучшие в соответствие с выбранной функцией оценки дизъюнкта.

4. Разработаны критерии и способы оценки эффективности работы системы и машины логического вывода модифицируемых заключений, учитывающие особенности логического вывода делением дизъюнктов, выбранную степень параллелизма, архитектуру вычислительной машины, виды модификации заключения, что позволяет оценить время, затрачиваемое на логический вывод и степень модификации заключения.

Практическая ценность исследования состоит в следующем:

1. Разработана система параллельного логического вывода модифицируемых заключений, отличительными особенностями которой являются: использование методов и машины параллельного ЛВ, использование двухуровневой базы знаний, наличие блока интерпретации формул, что позволяет строить на основе разработанной системы логического вывода высокопроизводительные СОЗ различного назначения. Процесс вывода может быть распараллелен вплоть до уровня операций унификации литералов, что повышает скорость логического вывода на параллельных вычислительных платформах.

2. Разработан язык декларативного логического программирования, позволяющий описывать знания формулами исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, использовать функторы и предполагающий возможность интерпретации логических формул на естественном языке.

3. Разработана учебная программа логического вывода, отличительными чертами которой являются: реализация нескольких видов логического вывода делением дизъюнктов для исчисления высказываний, в том числе логического вывода модифицируемых заключений, наличие механизма преобразования формул во множество дизъюнктов, интерпретация формул на естественном языке, подробный отчет о ходе вывода. Особенности системы позволяют применять ее для изучения видов и методов логического вывода.

4. Разработаны рекомендации по применению метода и системы параллельного логического вывода модифицируемых заключений для интеллектуального управления вычислительными процессами, в интеллектуальных обучающих системах, в экспертных системах.

На защиту выносятся:

1. Метод параллельного логического вывода модифицируемых заключений для логики высказываний и логики предикатов первого порядка, позволяющий преобразовать невыводимое заключение с целью сделать его следствием исходных посылок.

2. Метод минимизации заключения для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, позволяющий удалить литералы, не участвующие в процессе вывода, тем самым повышая эффективность работы системы логического вывода.

3. Параллельный алгоритм оценки и отбора вариантов модификации дизъюнктов заключения, позволяющий из всего множества вариантов модификации исходных дизъюнктов выбрать наилучшие в соответствие с выбранным правилом поиска оптимальных решений.

4. Критерии и способы оценки эффективности работы системы и машины логического вывода модифицируемых заключений, учитывающие особенности логического вывода делением дизъюнктов, выбранную степень параллелизма, архитектуру ЭВМ, виды модификации заключения.

5. Параллельная система логического вывода модифицируемых заключений на основе машины параллельного логического вывода, способная выполнять основные виды логического вывода, а также логический вывод модифицируемых заключений.

Внедрение результатов исследования. Полученные теоретические и практические результаты использованы в НИР «Теория и применение логического вывода с модификацией заключений» (грант Министерства Образования РФ Е02-2.0-93), в НИР «Разработка среды декларативного логического программирования для кластерной вычислительной системы» (ВятГУ, НИР №412). Учебная программа логического вывода внедрена в учебный процесс в Вятском государственном и Вятском государственном гуманитарном университетах.

Апробация работы. Основные положения и результаты исследования докладывались и обсуждались на 5-й международной конференции «Interactive Systems: The Problems of Human-Computer Interaction» («Интерактивные системы: Проблемы взаимодействия человек - компьютер»), Ульяновск, УлГТУ, 2003; 9-й «Национальной конференции по Искусственному Интеллекту КИИ-2004», Тверь, 2004; Всероссийской ежегодной научно-технической конференции ВятГУ «Наука-производство-технологии-экология», Киров (2004,2007,2008 гг.)

Публикации. Результаты исследования представлены в 13 работах, из них 11 статей, 2 тезисов докладов. Четыре работы опубликованы в научных изданиях, рекомендуемых ВАК для опубликования основных научных результатов диссертации (три работы в российских изданиях и одна в зарубежном).

Структура и объем исследования. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка сокращений, библиографического списка (включающего 163 наименования) и 2 приложений. Основная часть работы изложена на 170 страницах и содержит 33 рисунка и 5 таблиц.

Заключение диссертации по теме «Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)», Томчук, Максим Николаевич

4.7 Выводы по главе 4

1. Рассмотрены области возможного применения логического вывода модифицируемых заключений. При этом специально не уточняется, применяется ли для указанной области вывод в исчислении высказываний или в исчислении предикатов первого порядка. Решение о выборе средства представления знаний принимается разработчиком СОЗ. При этом следует учитывать, что исчисление высказываний обладает гораздо меньшими выразительными возможностями, однако реализуется гораздо проще и позволяет обеспечивать гораздо более быстрый вывод. Исчисление же предикатов позволяет решать более широкий класс задач, но его реализация значительно сложнее. Поэтому, по возможности, следует использовать исчисление высказываний.

2. Рассмотрено применение логического вывода модифицируемых заключений в интеллектуальных обучающих системах. В данных системах обучаемый в той или иной форме вводит заключение, и если оно невыводимо (неверно), оно подвергается коррекции и выдается обучаемому. Метод логического вывода модифицируемых заключений позволяет обучаемому формулировать вопросы и получать на них ответ, проводить контроль знаний, сопровождающийся закреплением знаний у обучаемого, и оценивать степень правильности ответа.

3. Рассмотрено применение вывода модифицируемых заключений в экспертных системах. В данном случае модификации подвергается первоначально введенное заключение, что позволяет доопределить признаки и по ним построить окончательное заключение. Данная система позволяет как итеративно строить экспертные заключения по известным пользователю признакам, так и служить средством подготовки экспертов, поскольку позволяет:

- доопределять набор признаков в случае их нехватки;

- корректировать консеквент, если он неверен;

- исключать несущественные признаки.

4. Рассмотрено применение логического вывода для интеллектуального управления вычислительными процессами. В данном случае производится управление распределением вычислительными процессами в вычислительной сети с динамической архитектурой. Особенности процессов и архитектуры сети описываются в терминах логики. Заключение представляет собой вариант распределения процессов по сети. В случае, если заключение становится невыводимым (изменяется архитектура сети), оно модифицируется, и, в соответствии с модификацией, часть процессов перераспределяется. В данном случае имеется преимущество перед алгоритмическими методами в простоте описания правил поведения процессов и возможность децентрализованного управления при наличии нескольких копий базы знаний.

5. Разработана программная реализация машины логического вывода модифицируемых заключений для исчисления высказываний. Для этого были разработаны программные реализации следующих методов вывода:

- дедуктивный логический вывод;

- модифицированный дедуктивный вывод;

- абдуктивный вывод с пополнением базы исходных посылок;

151

- абдуктивный вывод с расширением формулы заключения;

- вывод с минимизацией заключения.

6. Разработана учебная программа логического вывода «Логика-В». Реализация всех вышеперечисленных методов, а также особенности структуры и интерфейса программы позволяют ее использовать для проверки правильности функционирования предложенных методов, исследования эффективности вывода методами, основанными на процедуре деления дизъюнктов, а также в учебном процессе для дисциплин, связанных с изучением методов логического вывода.

7. Рассмотрен пример вывода модифицируемых заключений с использованием программы логического вывода. Подробно показаны все этапы решения задачи, а также даны рисунки, на которых показано решение задачи с использованием программы логического вывода.

152

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. Разработан метод логического вывода модифицируемых заключений на знаниях, представленных в форме исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка. Данный метод позволяют модифицировать первоначально невыводимое заключение с тем, чтобы сделать его выводимым из исходных посылок. При этом решаются задачи расширения формулы заключения, минимизации формулы заключения, поиска оптимальных вариантов модифицированных дизъюнктов как для исчисления высказываний, так и для исчисления предикатов первого порядка. Разработанный метод имеет высокую степень параллелизма, что позволяет его использовать на современных параллельных вычислительных платформах.

Новизна метода модификации заключений обусловлена ранее не встречавшейся формулировкой задачи модификации заключений, применением новых метода минимизации заключения и алгоритма оценки вариантов модифицированных дизъюнктов.

2. Разработан метод параллельного логического вывода с минимизацией формулы заключения для исчисления высказываний и исчисления предикатов первого порядка, позволяющий производить удаление из дизъюнктов заключения литералов, не участвующих в процессе вывода.

3. Разработан параллельный алгоритм оценки и отбора вариантов модификации дизъюнктов заключения, применяющий к дизъюнкту заключения специальную функцию оценки, что позволяет из всего множества вариантов модификации исходных дизъюнктов выбрать наилучшие.

4. Определены два критерия эффективности СОЗ, использующих логический вывод модифицируемых заключений:

- минимальное время вывода;

- минимальная степень модификации заключения.

Время вывода определяет эффективность реализации метода и является критическим параметром для систем некоторого типа (например, для систем управления объектами в реальном времени).

Степень модификации представляет собой числовой значение, позволяющее оценить, насколько вариант модификации отличается от исходного заключения. Может служить в качестве функции оценки.

5. Разработаны система и машина логического вывода модифицируемых заключений, обладающие следующими особенностями:

- параллельная реализация, значительно повышающая производительность вывода при исполнении на современных параллельных вычислительных платформах;

- универсальность - возможность реализации основных видов вывода (кроме индуктивного для исчисления предикатов первого порядка), возможность применения в любых областях;

- использование двухуровневой базы знаний - позволяет, с одной стороны, сохранять формулы в исходном виде для упрощения их понимания, а с другой стороны, обеспечивать наличие базы знаний в виде множества дизъюнктов без необходимости постоянных преобразований весей базы знаний, представленной набором произвольных логических выражений во множество дизъюнктов.

6. Разработан декларативный язык логического программирования, позволяющий описывать базу знаний в виде формул исчисления предикатов первого порядка или исчисления высказываний.

7. Приведены возможные области применения логического вывода модифицируемых заключений. Среди перечисленных в разделе областей применения выделены три, которые рассмотрены более подробно: системы интеллектуального обучения, экспертные системы, вычислительные комплексы с динамической архитектурой.

8. Разработана учебная программа логического вывода модифицируемых заключений в исчислении высказываний. Данная реализация предостав

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Томчук, Максим Николаевич, 2009 год

1. Abductive reasoning and learning Text. // Handbook of defeasible reasoning and uncertainty management systems / Ed. By D. M. Gabbay, P. Smets. V.4 -Kluwer Acad. Publishers, Dordrecht Hardbound, 2000. 448 p.

2. Banerji, R. Theory of problem solving: an approach to artificial intelligence Text. / R. Banerji. American Elsevier Publishing Company, Inc., New York, 1969.

3. Cox, P.T. Causes for events: their computation and applications. Text. / P. T. Cox, T. Pietrzykowski // Proc. CADE86 (1986). P. 608-621.

4. Davies, T. A logical reasoning by analogy Text. / T. Davies, S. Russel // Proc. IJCAI, 1987. -P.264-270.

5. DeJong, G., Mooney R. Explanation-based learning: an alternative view Text. / G. DeJong // Machine Learning, 1986. Vol.1. P. 145-176.

6. Dennis, J. B. Data Flow Supercomputers Text. / J. B. Dennis // Computer. 1992. N. 11.-P. 48-56.

7. Ellman, T. Explanation-based learning: a survey of programs and perspectives Text. / T. Ellman // ACM Computing Survey. Vol.21. June, 1989. P. 163-222.

8. Hennessy, J. Computer Architecture A Quantitative Approach Text. / John L. Hennessy, David A. Patterson - 2003. - 1142 p.

9. Hunt, E. Experiments in induction Text. / E. Hunt, J. Marin, P. Stone. -Acad. Press, New York, 1965.

10. Josephson, J.R., Josephson S.G. (Eds.) Abductive Inference: Computation, Philosophy, Technology Text. New York: Cambridge University Press, 1994.

11. Levesque, H. A knowledge-level account of abduction Text. / H. Levesque // Proc. of the 11th Int. Joint Conf. on Artif. Intell., 1989. P. 1061-1067.

12. Mcllraith, S. A. Logic-Based Abductive Inference Text. / S. A. Mcllraith // Knowledge Systems Laboratory, Stanford Univ., Stanford, CA 94305-9020, July 6, 1998.-29 p.

13. NEXPERT-OBJECT Text. // Tutorial. Nexpert Co. 1990.

14. Nunez, M. The use of Background knowledge in Decision Tree Induction Text. / M. Nunez // Machine Learning. 1991. Vol.6. P. 231-250.

15. Paul, G. AI Approaches to Abduction Text. / G. Paul // Handbook of Defeasible Reasoning and Uncertainty Management Systems. V. 4: Abductive Reasoning and Learning / Ed. by D. M. Gabbay and P. Smets. Kluwer Academic Publishers, 2000. - P.35-99.

16. Pierce, C. S. Collected papers of Charles Sanders Pierce Text. / C. S. Pierce. Vol. 2.1931-1958. Harvard University Press.

17. Quinlan, J. R. Generating production rules from Decision Trees Text. / J. R. Quinlan // Proc. of IJCAI 87. Milan. 1987. P. 304-307.

18. Quinlan, J. R. Improved use of Continuous attributes in C4.5 Text. J. R. Quinlan // Joint of Artificial Intelligence. Res. 1996. V.4. P. 77-90.

19. Quinlan, J. R. Induction of decision trees Text. / J. R. Quinlan // Machine Learning. Vol.1: 81-106. 1986.

20. Shanahan M. Prediction is deduction but explanation is abduction Text. / M. Shanahan / Proc. IICAI89. 1989.

21. Shaw, M. L. Validation of knowledge support system Text. / M. L. Shaw, J. B. Woodward // Proceedings of the 2nd Knowledge Acquisition for Knowledge-Based Workshop. Banff, Canada, 1988.

22. Strabykin, D.A. A Method of Logical Inference of Modified Conclusions / D.A. Strabykin, M.N. Tomchuk // Journal of Computer and Systems Sciences International, 2008, Vol. 47, No. 2, pp. 245-251. Pleiades Publishing, Ltd., 2008.

23. Toussaint, G. T. Course: Skeletons Text. / G. T. Toussaint. Montreal: McGill University, 1997.

24. Utgoff, P. E. Incremental induction of Decision Trees Text. / P. E. Utgoff // Machine Learning. 1989. Vol.4. P. 161-186.

25. Warren, D. H. An Abstract Prolog Instruction Set. Tech. Note 309 Text. / D. H. Warren. AI Research Center, 1983.

26. Амамия, M. Архитектура ЭВМ и искусственный интеллект Текст. / М. Амамия, Ю. Танака. М.: Мир, 1993. - 400 с.

27. Амарел, С. Подход к автоматическому формированию теории Текст. / С. Амарел // Принципы самоорганизации. М.: Мир, 1966. - С. 533-580.

28. Андрейчиков, А. В. Интеллектуальные информационные системы Текст. : учебник / А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. М.: Финансы и статистика, 2004. - 424 с.

29. Антонюк, Б. Д. Разработка экспертных систем искусственного интеллекта в США Текст. / Б. Д. Антонюк. М.: ВНИИСИ, 1986.

30. Аркадьев, А. Г. Обучение машины классификации объектов Текст. / А. Г. Аркадьев, Э. М. Браверманн. М.: Наука, 1971. - 192 с.

31. Аткинсон, Р. Введение в математическую теорию обучения Текст. / Р. Аткинсон, Г. Бауэр, Э. Кротерс. М.: Мир, 1969.

32. Ашинянц, Р. А. Логические методы в искусственном интеллекте Текст. / Р. А. Ашинянц. М.: МГАПИ, 2001. - 223 с.

33. Баженов, Л. Б. Основные вопросы теории гипотез Текст. / Л. Б. Баженов. -М.: Высш. шк., 1961. 68 с.

34. Барсегян, А. А. Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining Текст. / А. А. Барсегян, М. С. Куприянов, В. В. Степаненко, И. И. Холод. СПб.: БХВ-Петербург, 2004. - 336 с.

35. Башмаков, А. И. Интеллектуальные информационные технологии Текст. : учеб. пособие / А. И. Башмаков, И. А. Башмаков. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2005. - 304 с.

36. Борисов, А. Н. Приобретение знаний для интеллектуальных систем Текст. / А. Н. Борисов, И. П.Федоров, И. Ф. Архипов. Рига: Рижский техн. ун-т, 1991.

37. Браверманн, Э. М. Структурные методы обработки эмпирических данных Текст. / Э. М. Браверманн, И. Б. Мучник. М.: Наука, 1983.

38. Братко, И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG Текст. / И. Братко. M.: Вильяме, 2004. - 640 с.

39. Вагин, В. Н. Дедукция и обобщение в системах принятия решений Текст. / В. Н. Вагин. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1988. - 383 с. -(Проблемы искусств, интеллекта.)

40. Вагин, В. Н. Достоверный и правдоподобный вывод в интеллектуальных системах Текст. / В. Н. Вагин, Е. Ю. Головина, А. А. Загорянская, М. В. Фомина. М.: Физматлит, 2004. - 704 с.

41. Вагин, В. Н. Аргументация в правдоподобном выводе Текст. / В. Н. Вагин, А. А. Загорянская // Труды конф. КИИ'2000. Т. 1. М.: Изд. физ.-мат. лит., 2000. - С.165-173.

42. Вагин, В. Н. Организация абдуктивного вывода средствами теории аргументации Текст. / В. Н. Вагин, А. А. Загорянская // Труды конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке». М.: Изд. физ.-мат. лит., 2001. -С. 13-20.

43. Вагин, В. Н. Системы аргументации и абдуктивный вывод Текст. / В. Н. Вагин, А. А. Загорянская // Известия РАН. Сер. Теория и системы управления. 2004. № 1. С. 125-137.

44. Вагин, В. Н. Абдуктивный вывод в системах принятия решений Текст. / В. Н. Вагин, К. В. Лукин // Сб. науч. тр. Нац. конф. с междунар. участием «Искусственный интеллект-94». Рыбинск, 1994. Т. 2. - С.251-255.

45. Вагин, В. Н. Методы извлечения и обобщения информации в больших базах данных Текст. / В. Н. Вагин, А. А. Федотов, М. В. Фомина // Известия РАН. Сер. Теория и системы управления. 1999. № 5.

46. Варшавский, П. Р. Применение метода аналогий в рассуждении на основе прецедентов для интеллектуальных систем поддержки принятия решений Текст. / П. Р. Варшавский // Труды конф. КИИ'2004, Тверь, Т. 1. -Тверь, 2004. С. 218-226.

47. Варшавский, П. Р. Поиск решения на основе структурной аналогии для интеллектуальных систем поддержки принятия решений Текст. / П. Р. Варшавский, А. П. Еремеев // Известия РАН. Сер. Теория и системы управления. 2005. № 1. С. 97-109.

48. Вишняков, В. А. Аппаратно-программные средства процессора логического вывода Текст. / В. А. Вишняков, Д. Ю. Буланже, О. В. Герман. -М.: Радио и связь, 1991. 264 с.

49. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуальных систем Текст. / Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский. СПб.: Питер, 2001. - 384 с.

50. Гаврилова, Т. А. Извлечение и структурирование знаний для экспертных систем Текст. / Т. А. Гаврилова, К. Р. Червинская. -М.: Радио и связь, 1992.

51. Гаек, П. Автоматическое образование гипотез: математические основы общей теории Текст. / П. Гаек, Т. Гавранек; пер с англ. М.: Наука, 1984.-280 с.

52. Гладун, В. П. Планирование решений Текст. / В. П. Гладун. Киев: Наукова думка, 1987. - 167 с.

53. Гладун, В. П. Эвристический поиск в сложных средах Текст. / В. П. Гладун. Киев: Наукова думка, 1977. - 166 с.

54. Головина, Е. Ю. Абдуктивный вывод в инструментальных средствах для создания динамических систем принятия решений Текст. / Е. Ю. Головина // Труды конгресса «Искусственный интеллект в XXI веке». М.: Изд. физ.-мат. лит., 2001. - С. 50-60.

55. Горелик, A. JI. Методы распознавания Текст. / A. JI. Горелик, В. А. Скрипкин. М.: Высш. шк., 2004. - 261 с.

56. Грин, Д. Математические методы анализа алгоритмов Текст. / Д. Грин, Д. Кнут. М.: Мир, 1987. - 120 е., ил.

57. Гришкина, М. П. Разработка логических моделей и алгоритмов обучения Текст. : дис. . канд. техн. наук (05.13.11) / М. П. Гришкина. -М.: 2001.

58. Девятков, В. В. Системы искусственного интеллекта Текст. / В. В. Де-вятков. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2001. - 352 с.

59. Джексон, П. Введение в экспертные системы Текст. / П. Джексон. М.: Вильяме, 2001. - 622 с.

60. Джонс, М. Т. Программирование ИИ в приложениях Текст. / М. Т. Джонс. М.: ДМК Пресс, 2004. - 312 с.

61. Дюк, В. Data Mining Текст. : учебный курс / В. Дюк, А. Самойленко. -СПб.: Питер, 2001. 368 с.

62. Еремеев, А. П. Архитектура интеллектуальной системы поддержки принятия решений реального времени семиотического типа Текст. /

63. А. П. Еремеев // Научная сессия МИФИ-2002: Сборник научных трудов. Т.З. -М.: МИФИ, 2002.

64. Ерофеев, А. А. Интеллектуальные системы управления Текст. : учеб. пособие для вузов / А. А. Ерофеев, А. О. Поляков. СПб.: Изд-во СПбГТУ, 1999.-264 с.

65. Ершов, Ю. Л. Математическая логика Текст. / Ю. Л. Ершов, Е. А. Па-лютин. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1987. - 336 с.

66. Ефимов, Е. И. Решатели интеллектуальных задач Текст. / Е. И. Ефимов. -М.: Наука, 1982.-316 с.

67. Ефимов, Е. И. Семиотические модели в задачах планирования для систем искусственного интеллекта Текст. / Е. И. Ефимов, Д. А. Поспелов // Известия АН СССР «Техническая кибернетика». 1977. № 5. С. 60-68.

68. Ивашко, В. Г. Экспертные системы и некоторые проблемы их интеллектуализации Текст. / В. Г. Ивашко, В. К. Финн // Семиотика и информатика. 1986. Вып. 27. С. 25-61.

69. Искусственный интеллект Текст. : в 3 кн. Кн.2. Модели и методы: справочник / под ред. Д. А. Поспелова. М.: Радио и связь, 1990.

70. Искусственный интеллект: Применение в интегрированных производственных системах Текст. / под ред. Э. Кьюсиака. М.: Машиностроение, 1991.-539 с.

71. Кнут, Д. Искусство программирования, том 1. Основные алгоритмы, 3-е из. Текст. / Д.Э. Кнут; пер. с англ. М. : Издательский дом «Вильяме», 2007. - 720 с. : ил.

72. Кнут, Д. Искусство программирования, том 2. Получисленные алгоритмы, 3-е из. Текст. / Д.Э. Кнут; пер. с англ. М. : Издательский дом «Вильяме», 2007. - 720 с. : ил.

73. Кнут, Д. Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск, 3-е из. Текст. / Д.Э. Кнут; пер. с англ. М. : Издательский дом «Вильяме», 2007. - 720 с. : ил.

74. Кобринский, Б. А. Искусственный интеллект и медицина: возможности и перспективы систем, основанных на знаниях Текст. / Б. А. Кобринский // Новости искусственного интеллекта. 2001. № 4.

75. Ковальски, Р. Логика в решении проблем Текст. / Р. Ковальски. М.: Наука, 1990. - 290 с.

76. Корнеев, В. В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации Текст. / В. В. Корнеев, А. Ф. Гареев, С. А. Васютин, В. В. Райч. М.: Нолидж, 2000.

77. Кузнецов, С. О. Об одной модели обучения и классификации, основанной на операции сходства Текст. / С. О. Кузнецов, В. К. Финн // Обозрение прикладной и промышленной математики. Т. 3. Вып.1. 1996.

78. Ларичев, О. И. Теория и методы принятия решений Текст. / О. И. Ларичев. М.: Логос, 2000. - 296 с.

79. Левит, В. Е. Структура и поле данных при распознавании образов Текст. / В. Е. Левит, В. С. Переверзев-Орлов. М.: Наука, 1984.

80. Лорьер, Ж.-Л. Системы искусственного интеллекта Текст. / Ж.-Л. Лорь-ер. -М.: Мир, 1991.-568 с.

81. Любарский, Ю. А. Интеллектуальные информационные системы Текст. / Ю. А. Любарский. М.: Наука, 1990. - 227 с.

82. Люгер, Дж. Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем Текст. / Дж. Ф. Люгер. М.: Изд. дом «Вильяме», 2003.-864 с.

83. Малпас Дж. Реляционный язык Пролог и его применение Текст. / Дж. Малпас; пер. с англ.; Под ред. В.Н. Соболева. М.: Наука, 1990.

84. Маслов, С. Ю. Обратный метод установления выводимости в классическом исчислении предикатов Текст. / С. Ю. Маслов // ДАН СССР. 1964. Т. 159.-С. 17-20.

85. Маслов, С. Ю. Теория дедуктивных систем и её применение Текст. / С. Ю. Маслов. М.: Радио и связь, 1986. - 135 с.

86. Микони, С. В. Методы и алгоритмы принятия решений Текст. : учеб. пособие / С. В. Микони. СПб.: СПГУПС, 1995. - Ч. 1.

87. Микони, С. В. Методы и алгоритмы принятия решений Текст. : учеб. пособие / С. В. Микони, А. Н. Баушев. СПб.: СПГУПС, 1996. - Ч. 2.

88. Микони, С. В. Модели и базы знаний Текст. : учеб. пособие / С. В. Микони. СПб.: СПГУПС, 2000. - 155 с.

89. Минский, М. Структура для представления знаний Текст. / М. Минский // Психология машинного зрения / под ред. П. Уинстона. М.: Мир, 1978.-С. 249-338.

90. Минский, М. Фреймы для представления знаний Текст. / М. Минский. -М.: Энергия, 1979.-151 с.

91. Моделирование обучения и поведения Текст. М.: Наука, 1975.

92. Моргоев, В. К. Метод извлечения и структуризации экспертных знаний: моделирование консультаций Текст. / В. К. Моргоев // Сб. тр. ВНИИСИ «Человеко-машинные процедуры принятия решений» / под ред. С. В. Емельянова, О. И. Ларичева. М.: ВНИИСИ, 1988.

93. Невзорова, О. А. Машинное обучение и задачи обработки естественного языка Текст. / О. А. Невзорова // Новости искусственного интеллекта. 1998. № 1.

94. Нильсон, Н. Дж. Искусственный интеллект Текст. / Н. Дж. Нильсон. -М.: Радио и связь, 1973. 272 с.

95. Нильсон, Н. Дж. Принципы искусственного интеллекта Текст. / Н. Дж. Нильсон. М.: Радио и связь, 1985. - 373 с.

96. Осипов, Г. С. Информационные технологии, основанные на знаниях Текст. / Г. С. Осипов // Новости искусственного интеллекта. АИИ. 1993. № 1.-С. 7-41.

97. Осипов, Г. С. Приобретение знаний интеллектуальными системами. Основы теории и технологии Текст. / Г. С. Осипов. М.: Наука. Физмат-лит, 1997.- 112 с.

98. Осуга, С. Обработка знаний Текст. / С. Осуга; пер. с яп. М.: Мир,1989.-293 с.

99. ЮЗ.Петрушин, В. А. Экспертно-обучающие системы Текст. / В. А. Петру-шин / под. ред. А. М. Довгяло; АН УССР; Ин-т кибернетики. Киев: Наукова думка, 1992.

100. Пойа, Д. Математика и правдоподобные рассуждения Текст. / Д. Пойа. -М.: Наука, 1975.-463 с.

101. Попов, Э. В. Экспертные системы Текст. / Э. В. Попов. М.: Наука, 1987.-283 с.

102. Попов, Э. В. Статические и динамические экспертные системы Текст. / Э. В. Попов, И. Б. Фоминых, Е. Б. Кисель, М. Д. Шапот. М.: Финансы и статистика, 1996. - 319 с.

103. Поспелов, Г. С. Искусственный интеллект основа новой информационной технологии Текст. / Г. С. Поспелов; АН СССР. - М.: Наука, 1988. -278 с.

104. Поспелов, Г. С. Искусственный интеллект прикладные системы Текст. / Г. С. Поспелов, Д. А. Поспелов. - М.: Знание, 1985. - 48 с.

105. Поспелов, Д. А. Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов Текст. / Д. А. Поспелов. М.: Радио и связь, 1989. - 182 с.

106. Поспелов, Д. А. Ситуационное управление: теория и практика Текст. / Д. А. Поспелов. М.: Наука, 1986. - 288 с.

107. Поспелов, Д. А. Фантазия или наука: на пути к искусственному интеллекту Текст. / Д. А. Поспелов. М.: Наука, 1982. - 224 с.

108. Поспелов, Д. А. Мышление и автоматы Текст. / Д. А. Поспелов, В. Н. Пушкин. -М.: Сов. радио, 1972.

109. Представление и использование знаний Текст. / под ред. X. Уэно, М. Исидзука. М.: Мир, 1990. - 220 с.

110. Приобретение знаний Текст. / под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. М.: Мир,1990.-304 с.

111. Пупков, К. А. Интеллектуальные системы: исследование и создание Текст. / К. А. Пупков. М.: Изд-во МГТУ им. Н. Э. Баумана, 2003. - 348 с.

112. Растригин, Л. А. Адаптация сложных систем Текст. / Л. А. Растригин. -Рига: Зинатне, 1981. 375 с.

113. Растригин, Л. А., Эренштейн М. X. Адаптивное обучение с моделью обучаемого Текст. / Л. А. Растригин, М. X. Эренштейн. Рига: Зинатне, 1988.- 160 с.

114. Рузавин, Г. И. Абдукция как метод поиска и обоснования объяснительных гипотез Текст. / Г. И. Рузавин // Теория и практика аргументации. -М.: Институт философии РАН, 2001.

115. Рыбина, Г. В. Проектирование систем, основанных на знаниях Текст. : учеб. пособие / Г. В. Рыбина. М.: МИФИ, 2000. - 104 с.

116. Сидоренко, Е. А. Логическое следование и условные высказывания Текст. / Е. А. Сидоренко. М.: Наука. АН СССР, 1983.

117. Слэйгл, Дж. Искусственный интеллект Текст. / Дж. Слэйгл. М.: Мир, 1973.-313 с.

118. Стефанюк, В. Л. Локальная организация интеллектуальных систем Текст. / В. Л. Стефанюк. М.: Физматлит, 2004. - 328 с.

119. Страбыкин, Д. А. Логический вывод в системах обработки знаний Текст. / Д. А. Страбыкин; под ред. Д. В. Пузанкова; СПбГЭТУ. СПб., 1998.-164 с.

120. Страбыкин, Д.А. Метод и программа логического вывода с модификацией заключений с использованием дедукции Текст. / Д.А. Страбыкин, М.Н. Томчук, М.М. Шихов // Вестник Вятского научного центра Верхне

121. Волжского отделения Академии технологических наук Российской Федерации. Серия: Проблемы обработки информации. Выпуск 1(4)/2004 : Сборник научных трудов. Киров : Вятский научный центр, 2004. - С. 8-15.

122. Страбыкин, Д.А. Метод логического вывода модифицируемых заключений / Д.А. Страбыкин, М.Н. Томчук // Известия РАН. Теория и системы управления. 2008. №2. с. 89-95

123. Страбыкин, Д. А. Метод параллельных вычислений для абдуктивного вывода на знаниях Текст. / Д. А. Страбыкин // Известия Академии наук. Теория и системы управления. 2000. № 5. С. 101-106.

124. Страбыкин, Д. А. Организация машин параллельного логического вывода Текст. : учеб. пособие для вузов / Д. А. Страбыкин. Киров: Изд-во ВятГТУ, 1999. - 189 с.

125. Сэмюэль, А. Некоторые исследования возможности обучения машин на примере игры в шахматы Текст. / А. Сэмюэль // Вычислительные машины и мышление / под ред. Э. Фейгенбаума и Дж. Фельдмана. М.: Мир, 1967.-С. 71-110.

126. Таусенд, К. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ Текст. / К. Таусенд, Д. Фохт. М.: Финансы и статистика, 1990.

127. Тейз, А. Логический подход к искусственному интеллекту: от классической логики к логическому программированию Текст. / А. Тейз, П. Гри-бомон, Ж. Луи и др. М.: Мир, 1990. - 429 с.

128. Тейз, А. Логический подход к искусственному интеллекту: от модальной логики к логике баз данных Текст. / А. Тейз, П. Грибомон, Г. Юлен и др. М.: Мир, 1998. - 494 с.

129. Толковый словарь по искусственному интеллекту Текст. / сост.: А. Н. Аверкин, М.Г.Гаазе-Рапопорт, Д.А.Поспелов. М.: Радио и связь, 1992.-256 с.

130. Томчук, М.Н. Оценка эффективности систем логического вывода модифицируемых заключений / М.Н. Томчук, Д.А. Страбыкин // Международный журнал «Программные продукты и системы», №1 (2008), Тверь, с. 47-50.

131. Томчук, М.Н. Система логического вывода модифицируемых заключений Текст. / М.Н. Томчук // Международный журнал «Программные продукты и системы», №4 (2007). Тверь, с. 70-73.

132. Убейко, В. Н. Экспертные системы Текст. / В.Н. Убейко. -М.: МАИ, 1992.

133. Уемов, А. И. Логические основы метода моделирования Текст. / А. И. Уемов. М.: Мысль, 1971.

134. Уинстон, П. Г. Искусственный интеллект Текст. / П. Г. Уинстон. М.: Мир, 1980.-520 с.

135. Уотермен, Д. Руководство по экспертным системам Текст. / Д. Уотер-мен; пер. с англ. М.: Мир, 1989. - 388 с.

136. Фейгенбаум, Э. А. Искусственный интеллект, темы исследования во втором десятилетии развития Текст. / Э. А. Фейгенбаум // Кибернетический сборник, новая серия, вып. 10. М.: Мир, 1973. - С. 171-203.

137. Финн, В. К. Интеллектуальные системы и общество Текст. / В. К. Финн. -М.: РГГУ, 2001.-309 с.

138. Финн, В. К. Интеллектуальные системы: проблемы их развития и социальные последствия Текст. / В. К. Финн // Будущее искусственного интеллекта / под ред. К. Е. Левитина, Д. А. Поспелова. М.: Наука, 1991. — С. 157-177.

139. Финн, В. К. Правдоподобные выводы и правдоподобные рассуждения Текст. / В. К. Финн // Итоги науки и техники. Сер. «Теория вероятностей. Математическая статистика. Теоретическая кибернетика». Т.28. -М.: ВИНИТИ, 1988. С. 3-84.

140. Финн, В. К. Правдоподобные рассуждения в интеллектуальных системах типа ДСМ Текст. / В. К. Финн // Итоги науки и техники. Сер. «Информатика». Т. 15. Интеллектуальные информационные системы. М.: ВИНИТИ, 1991.-С. 54-101.

141. Форсайт, Р. Экспертные системы. Принципы работы и примеры Текст. / Р. Форсайт. М.: Радио и связь, 1987.

142. Хант, Э. Искусственный интеллект Текст. / Э. Хант; пер с англ. М.: Мир, 1978.-558 с.

143. Хант, Э. Моделирование процесса формирования понятий на вычислительной машине Текст. / Э. Хант, Д. Марин, Ф. Стоун. М.: Мир, 1970. - 302 с.

144. Хейес-Рот, Ф. и др. Построение экспертных систем Текст. / Ф. Хейес-Рот и др.; под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермена, Д. Лената. М.: Мир, 1987.-441 с.

145. Цетлин, М. Л. Исследования по теории автоматов и моделированию биологических систем Текст. / М. Л. Цетлин. М.: Наука, 1969. - 316 с.

146. Цыпкин, Я. 3. Адаптация и обучение в автоматических системах Текст. /. М.: Наука, 1968.-400 с.

147. Чен, Ч. Математическая логика и автоматическое доказательство теорем Текст. / Ч. Чен, Р. Ли. М.: Наука, 1983. - 360 с.

148. Чери, С. Логическое программирование и базы данных Текст. / С. Чери, Г. Готлоб, Л. Танка. М.: Мир, 1992. - 352 с.

149. Шалютин, С. М. Искусственный интеллект: Гносеологический аспект Текст. / С. М. Шалютин. М.: Мысль, 1985.- 199 с.

150. Шенк, Р. Познать механизмы мышления Текст. / Р. Шенк, Л. Хантер // Реальность и прогнозы искусственного интеллекта. М.: Мир, 1987.

151. Элти, Д., Кумбс М. Экспертные системы: концепции и примеры Текст. / Д. Элти, М. Кумбс. М.: Финансы и статистика, 1987.

152. Ясницкий, Л. Н. Введение в искусственный интеллект Текст. : учеб. пособие для вузов / Л. Н. Ясницкий. М.: Изд. центр «Академия», 2005. - 176 с.171