Гусев Арсентий Петрович

Самообучение интеллектуальных систем и проработка их последующего онтогенеза, является актуальной задачей адаптации к человеческому фактору или факторам окружающей среды. Автор излагает путь решения существующих проблем корреляции опыта системы, и вновь приобретенных знаний, за счет изменения семантической модели. В качестве решения предлагаются правила, для функционирования блока «эксперта», редактирующего структуру связей и значений базы знаний. Использование алгебры кортежей в реализации, значительно ускоряет работу алгоритма на многопроцессорных системах и решает задачу представления результатов обучения для пользователя системы. Дальнейшая разработка позволит генерировать фиксированный исполняемый код на основе семантики, для уменьшения время запуска и количества используемой памяти.