Кҥйлер кеңістігінде іздестірудің эвристикалық әдістері 50

5.4. Кҥйлер кеңістігінде іздестірудің эвристикалық әдістері 50 
5.5. Бағыныңқы есепке бӛліп есепті шешу әдістері 51 
5.6. Есепті «ЖӘНЕ-НЕМЕСЕ» граф тҥрінде ҧсыну 51 
5.7. Ӛнімдер жҥйесін басқару 52 
5.8. Ӛнімдік модельдің артықшылықтары мен кемшіліктері 53 
6-БӚЛІМ 
БІЛІМДЕР ҦСЫНУ ҤШІН ФРЕЙМДЕР 54
6.1. Кеңістік сахналарды талдау 58 
6.2. Сӛйлемнің мағынасын тҥсіну 60 
6.3. Фрейм моделін тәжірибелік жҥзеге асыру 61
7-БӚЛІМ 
БІЛІМДЕР ҦСЫНУ ҤШІН СЕМАНТИКАЛЫҚ ЖЕЛІЛЕР 65

120 
8-БӚЛІМ 
БІЛІМДЕРДІ ҦСЫНУ ЖАҢА МОДЕЛЬДЕРІ 71
8.1. Критериалды әдістер 71 
8.1.1. Таңдау есебі 72 
8.1.2. Ӛлшеуіш шкалалар 79 
8.1.3. Шешімді қабылдаудың кейбір әдістемелері 85 
8.1.4. Шешім кӛпкритериалды қабылдауының оқу мысалы 87 
8.2. Ықтималдық әдістер 89 
8.3. Нейрон желілері 91 
9-БӚЛІМ 
САРАПТАМАЛЫҚ ЖҤЙЕЛЕР 97 
9.1. «Сараптамалық жҥйе» анықтамасы 97 
9.2. Сараптамалық жҥйелермен жҧмыс істеу технологиясы 98 
9.3. Сараптамалық жҥйелердің қҧрылымы 98 
9.4. Сараптамалық жҥйелердің жіктеуі 103 
9.4.1. Шешілетін міндеті бойынша жіктеу 105 
9.5. Сараптамалық жҥйелерді жасау технологиясы 108 
9.5.1. Құрастырудың негізгі кезеңдері 108 
9.5.2. Кейбір тәжірибелік ұсыныстар 110 
10-БӚЛІМ 
САРАПТАМАЛЫҚ ЖҤЙЕЛЕРДІ ЖАСАУДЫҢ АСПАПТЫҚ ҚҦРАЛДАРЫ 112 
10.1. Жасанды интеллект ҥшін бағдарламау тілдер 112 
10.2. Prolog туралы қысқа мәліметтер 112
10.3. Lisp туралы қысқа мәліметтер 114 
 
Глоссарий 116 
Пайдаланылған әдебиеттер 118