Abstract
Deze tekst behandelt een leermechanisme voor tweede generatie expertsystemen: leren door stelselmatige verfijning. Tweede generatie expertsystemen gebruiken naast heuristische regels ook een model van hun probleemdomein. Hierdoor is diep redeneren mogelijk in de gevallen waar de regels ontoereikend zijn. Een leermechanisme abstraheert nieuwe regels uit de resultaten van diep redeneren. Geleidelijk aan wordt het stel regels verfijnd en geherstructureerd zodat het expertsysteem meer problemen op efficiëntere wijze kan oplossen. De voorbeelden komen van een expertsysteem voor de diagnose van problemen met een auto.
| Original language | Dutch |
|---|---|
| Title of host publication | Expert systems: R & D Activities in Belgium |
| Publisher | SCK CEN |
| Number of pages | 142 |
| State | Published - Nov 1986 |