Рассматривается задача построения многоуровневого описания классов, объекты которых характеризуются свойствами своих элементов и отношениями между ними. Задачи распознавания и анализа таких объектов являются NP-трудными, но при наличии достаточно коротких и часто встречающихся подформул в описаниях классов можно построить многоуровневое описание классов, существенно понижающее значение показателя степени в оценках числа шагов алгоритмов, решающих эти задачи. До сих пор выделение таких подформул оставлялось на усмотрение разработчика системы распознавания. В работе предлагается подход к их автоматическому выделению.
Ряд задач искусственного интеллекта, включающих в себя такие задачи как распознавание образов, медицинская диагностика, анализ рынка, сведены к доказательству выполнимости формул исчисления предикатов, имеющих простую структуру. Рассмотрены некоторые алгоритмы решения этих задач и доказаны верхние оценки числа шагов этих алгоритмов.
1 - 2 из 2 результатов