Dec 14, 2010
Defenisi Inferensi: Proses yang digunakan dalam Sistem Pakar untuk menghasilkan informasi baru dari informasi yang telah diketahui .
Dalam sistem pakar, proses inferensi dilakukan dalam suatu modul yang disebut Inference Engine (Mesin inferensi) . Ketika representasi pengetahuan (RP) pada bagian knowledge base telah lengkap, atau paling tidak telah berada pada level yang cukup akurat, maka RP tersebut telah siap digunakan. Inference engine merupakan modul yang berisi program tentang bagaimana mengendalikan proses reasoning.
REASONING
Definisi : Proses bekerja dengan pengetahuan, fakta dan strategi pemecahan masalah, untuk mengambil suatu kesimpulan. (Berpikir dan mengambil kesimpulan).
Definisi : Proses bekerja dengan pengetahuan, fakta dan strategi pemecahan masalah, untuk mengambil suatu kesimpulan. (Berpikir dan mengambil kesimpulan).
Inferencing dengan Rules : FORWARD dan BACKWARD CHAINING
BACKWARD CHAINING
Pendekatan goal-driven, dimulai dari ekspektasi apa yang diinginkan terjadi (hipotesis), kemudian mengecek pada sebab-sebab yang mendukung (ataupun kontradiktif) dari ekspektasi tersebut. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit dan cukup dalam, maka gunakan backward chaining. Beberapa sifat dari backward chaining:
Pendekatan goal-driven, dimulai dari ekspektasi apa yang diinginkan terjadi (hipotesis), kemudian mengecek pada sebab-sebab yang mendukung (ataupun kontradiktif) dari ekspektasi tersebut. Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang sempit dan cukup dalam, maka gunakan backward chaining. Beberapa sifat dari backward chaining:
- Good for Diagnosis.
- Looks from present to past.
- Works from consequent to antecedent.
- Is goal-driven, top-down reasoning.
- Works backward to find facts that support the hypothesis.
Pada komputer, program dimulai dengan tujuan (goal) yang diverifikasi apakah bernilai TRUE atau FALSE
o Kemudian melihat pada suatu rule yang mempunyai GOAL tersebut pada bagian konklusinya.
o Mengecek pada premis dari rule tersebut untuk menguji apakah rule tersebut terpenuhi (bernilai TRUE)
o Pertama dicek apakah ada assertion-nya
o Kemudian melihat pada suatu rule yang mempunyai GOAL tersebut pada bagian konklusinya.
o Mengecek pada premis dari rule tersebut untuk menguji apakah rule tersebut terpenuhi (bernilai TRUE)
o Pertama dicek apakah ada assertion-nya
- Jika pencarian disitu gagal, maka ES akan mencari rule lain yang memiliki konklusi yang sama dengan rule pertama tadi.
- Tujuannya adalah membuat rule kedua terpenuhi (satisfy).
o Proses tersebut berlajut sampai semua kemungkinan yang ada telah diperiksa atau sampai rule inisial yang diperiksa (dg GOAL) telah terpenuhi
o Jika GOAL terbukti FALSE, maka GOAL berikut yang dicoba.
o Jika GOAL terbukti FALSE, maka GOAL berikut yang dicoba.
FORWARD CHAINING
Forward chaining merupakan grup dari multipel inferensi yang melakukan pencarian dari suatu masalah kepada solusinya.
· Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan meng-assert konklusi
· Forward Chaining adalah data driven karena inferensi dimulai dengan informasi yg tersedia dan baru konklusi diperoleh .
• Beberapa Sifat forward chaining:
– Good for monitoring, planning, and control
– Looks from present to future.
– Works from antecedent to consequent.
– Is data-driven, bottom-up reasoning.
– Works forward to find what solutions follow from the facts.
– It facilitates a breadth-first search.
– The antecedents determine the search.
– It does not facilitate explanation.
Forward chaining merupakan grup dari multipel inferensi yang melakukan pencarian dari suatu masalah kepada solusinya.
· Jika klausa premis sesuai dengan situasi (bernilai TRUE), maka proses akan meng-assert konklusi
· Forward Chaining adalah data driven karena inferensi dimulai dengan informasi yg tersedia dan baru konklusi diperoleh .
• Beberapa Sifat forward chaining:
– Good for monitoring, planning, and control
– Looks from present to future.
– Works from antecedent to consequent.
– Is data-driven, bottom-up reasoning.
– Works forward to find what solutions follow from the facts.
– It facilitates a breadth-first search.
– The antecedents determine the search.
– It does not facilitate explanation.
Jika suatu aplikasi menghasilkan tree yang lebar dan tidak dalam, maka gunakan forward chaining. Unduh artikel lengkapnya di sini..