전진 체인
Forward chaining전진 체인(또는 전진 추론)은 추론 엔진을 사용할 때의 두 가지 주요 추론 방법 중 하나이며, 모더스 폰의 반복 적용으로 논리적으로 설명할 수 있다. 포워드 체인은 전문가 시스템, 비즈니스 및 생산 규칙 시스템에 널리 사용되는 실행 전략이다. 전방 체인의 반대는 후방 체인이다.
전진 체인은 사용 가능한 데이터로 시작하며, 목표에 도달할 때까지 추론 규칙을 사용하여 최종 사용자로부터 더 많은 데이터를 추출한다. 전진 체인을 사용하는 추론 엔진은 선행 조건(If 절)이 참인 것으로 알려진 추론 규칙을 찾을 때까지 추론 규칙을 검색한다. 그러한 규칙이 발견되면 엔진은 결과(그 다음 조항)를 결론짓거나 추론할 수 있으며, 그 결과 데이터에 새로운 정보가 추가된다.[1]
추론 엔진은 목표에 도달할 때까지 이 과정을 반복할 것이다.
예
프리츠라는 이름의 애완 동물이 앵앵거리며 파리를 잡아먹고, 규칙 베이스에 다음과 같은 네 가지 규칙이 포함되어 있다는 점에서 그 목적을 이루는 것이라고 가정해 보자.
- 만약 X가 크로와 X가 파리를 먹는다면 - 그렇다면 X는 개구리 입니다.
- 만약 X가 울고 X가 노래한다면 - X는 카나리아다.
- 만약 X가 개구리라면 - 그렇다면 X는 녹색이다.
- X가 카나리아인 경우 - X가 노란색인 경우
컴퓨터의 패턴을 따라 규칙을 평가하는 방법으로 전방 체인을 설명합시다. 다음과 같은 사실을 가정해 보자.
- 프리츠가 울다.
- 프리츠는 파리를 먹는다.
전진 추론을 통해 추론 엔진은 프리츠가 일련의 단계에서 녹색이라는 것을 도출할 수 있다.
1. 기초적인 사실에서 "Fritz crowcks"와 "Friitz가 파리를 먹는다"가 나타나기 때문에 규칙 #1의 선행자는 Fritz를 X로 대체함으로써 만족하고 추론 엔진은 다음과 같이 결론을 내린다.
프리츠는 개구리
2. 규칙 #3의 선행자는 프리츠를 X로 대체함으로써 만족하며, 추론 엔진은 다음과 같이 결론짓는다.
프리츠는 초록색이다.
"전방 체인"이라는 이름은 추론 엔진이 반대로 작용하는 역방향 체인과 반대로 데이터로부터 시작하여 그 답을 도출해 낸다는 사실에서 유래한다. 파생에서 규칙은 역방향 체인에 비해 반대 순서로 사용된다. 이 예에서 규칙 #2와 #4는 프리츠가 녹색이라는 것을 결정하는 데 사용되지 않았다.
데이터가 어떤 규칙을 선택하고 사용하는지 결정하기 때문에, 이 방법을 목표 주도적인 역방향 체인 추론과는 대조적으로 데이터 중심이라고 한다. 전방 체인 접근방식은 CLIP와 같은 전문가 시스템에 의해 종종 사용된다.
후방 체인에 비해 전방 체인의 장점 중 하나는 새로운 데이터 수신이 새로운 추론을 촉발할 수 있다는 것이며, 이로 인해 엔진은 조건이 변경될 가능성이 높은 동적 상황에 더 잘 적합하게 된다는 것이다.[2][3]
참고 항목
참조
- ^ Feigenbaum, Edward (1988). The Rise of the Expert Company. Times Books. p. 318. ISBN 0-8129-1731-6.
- ^ Hayes-Roth, Frederick; Donald Waterman; Douglas Lenat (1983). Building Expert Systems. Addison-Wesley. ISBN 0-201-10686-8.
- ^ Kaczor, Krzystof; Szymon Bobek; Grzegorz J. Nalepa (2010-12-05). "Overview of Expert System Shells" (PDF). geist.agh.edu.pl/. Krakow, Poland: Institute of Automatics: AGH University of Science and Technology, Poland. Retrieved 5 December 2013.
