Пополнение знаний автономного интеллектуального робота в недоопределённых средах на основе комбинированных правил вывода логики условно-зависимых рассуждений

Предложены инструментальные средства для организации пополнения знаний автономного интеллектуального робота в процессе целенаправленного поведения в недоопределенной проблемной среде. Сформулированы основные свойства исчисления условно-зависимых предикатов, позволяющие организовать построение комбинированных схем вывода логики условно-зависимых рассуждений и на этой основе формировать сложные умозаключения в виде цепочки взаимоcвязанных между собой простых умозаключений. Полученные таким образом сложные умозаключения обеспечивают пополнение знаний робота о различных объектах проблемной среды в процессе реализации и корректировки сформированного в общем виде плана целенаправленной деятельности в условиях неопределенности.