Enstringmiento hacia adelante: el enstringmiento
hacia adelante comienza con los datos disponibles y las reglas de inferencia del usuario para extraer más datos de un usuario final hasta alcanzar el objetivo. El razonamiento aplicado a esta información para obtener una conclusión lógica. Es un sistema dado una o más condiciones en las que la búsqueda del sistema y el conocimiento de la regla se basan en cada condición y se seleccionan las reglas que corresponden a la condición, esa regla puede generar una nueva condición a partir de la conclusión. En el que los hechos se mantienen en una memoria de trabajo y las reglas de acción de condición representan acciones a tomar cuando ocurren hechos específicos en la memoria de trabajo, puede agregar y eliminar hechos de la memoria de trabajo.
Enstringmiento hacia atrás:
se basa en la decisión de obtener el estado inicial, luego se llama enstringmiento hacia atrás. El enstringmiento hacia atrás también se denomina técnica de inferencia impulsada por decisiones o impulsada por objetivos. En el enstringmiento hacia atrás, el razonamiento se realiza en dirección hacia atrás; el sistema selecciona un estado objetivo y razona en dirección hacia atrás. En el que seleccionamos un estado objetivo y reglas, y el estado objetivo como conclusión establece el objetivo secundario que se cumplirá para que todo el estado objetivo sea verdadero y existe una condición para satisfacer todos los objetivos secundarios y verificar si el estado inicial dado coincide. con los establecidos.
| Enstringmiento hacia adelante | Enstringmiento hacia atrás |
|---|---|
| Enstringmiento hacia adelante adecuado para la búsqueda primero en amplitud. | Enstringmiento hacia atrás adecuado para la búsqueda de profundidad. |
| Comienza con hechos iniciales. | Comienza con alguna hipótesis meta. |
| Puede ser lento, porque en el que probamos todas las reglas. | Puede ser más rápido en comparación con el enstringmiento directo porque prueba menos reglas. |
| Proporciona una pequeña cantidad de datos que utilizamos para almacenar una gran cantidad de información. | Proporciona una pequeña cantidad de datos en los que almacenamos pequeña información. |
| Básicamente se basa principalmente en datos. | Es básicamente en la meta impulsada. |
| Sigue el razonamiento de arriba hacia abajo. | Sigue un razonamiento de abajo hacia arriba. |
| Contiene un pequeño número de estados iniciales pero un gran número de conclusiones. | Contiene una pequeña cantidad de objetivos iniciales y una gran cantidad de reglas. |
| Es adecuado para problemas de recopilación de datos como la planificación del seguimiento. | Es adecuado para problemas de hipótesis como el diagnóstico. |
| En el que todos los datos están disponibles. | En el que se deben adquirir los datos. |
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Artículo escrito por ayushjoshi599 y traducido por Barcelona Geeks. The original can be accessed here. Licence: CCBY-SA