Рассмотрены продукционные базы знаний экспертных систем, использующих нечеткий вывод. Приведен сравнительный анализ различных подходов и алгоритмов принятия решений на основе нечеткой логики. Описанные методы нечеткого вывода могут быть выполнены параллельно на нескольких вычислительных узлах, что может значительно снизить временные затраты на принятие решений в интеллектуальных системах. Для повышения эффективности параллельных вычислений при принятии решения предлагается построение графа зависимостей правил в базе знаний и зависимостей лингвистических переменных в правилах. Обработка правил и переменных предполагает предварительное разбиение на группы. На основе сформированных групп выполнения правил и дефаззификации лингвистических переменных планируется повысить эффективность процесса принятия решений за счет применения параллельных вычислений в пределах каждой группы, что актуально для баз знаний большой размерности.

There are considered rule-based expert systems using fuzzy inference. Comparative analysis of different approaches and algorithms of making decisions on the base of fuzzy logic is given. Described methods can be processed on several computational nodes in parallel what can reduce time of making decision by intellectual systems. Building of graph of the dependence of the rules and the graph of dependence of the linguistic variables are suggested. Rules and variables should be divided into groups previously. On the base of the developed groups of rules and defuzzification of the linguistic variables it is planned to increase the effectiveness of the decision making with using of parallel calculations for each group what is considered to be an actual problem for the large dimension knowledge bases.