Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
23355	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	A Parallel backward inference engine for production systems / Üretim sistemleri için paralel tersine çıkarım makinası Yazar:SALEH M. Danışman: DOÇ. DR. MEHMET R. TOLUN Yer Bilgisi: ORTA DOĞU TEKNİK ÜNİVERSİTESİ / FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Anahtar Kelime:Paralel çıkarım makinesi = Parallel virtual machine ; Uzman sistemler = Expert systems ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Üretim sistemleri = Production systems	Onaylandı Doktora İngilizce 1992 235 s.
Yapay Us teknolojisi, günümüzde yeni kuşak hesaplama curamının en son amacı haline gelmiştir. Uzman Sistemler (US), Yapay Us uygulamalarının temel alanlarından biridir. Genelde US büyük ve yavaş olup etkin olarak kullanılamazlar ve bazı uygulamalarda US'in işlem hızı oldukça önemlidir. Paralel işlemin US gibi büyük sistemlerin performansını arttıran bir araç olduğu herkes tarafından kabul edilmektedir. Bu tezde, kurala-daya11 uzman sistemler için paralel yıkarım makinesi oluşturmak amacıyla yeni bir yaklaşım sunulmaktadır. Bu model bir US için tersine zincirleme yıkarım tekniğini paralelleştirmeyi amaçlayan yeni bir yöntem içermektedir. Bu model, bir uzman sistemin kuralları içerisinde paralelleştirilebilecek kesimleri ortaya çıkaran ve kurallararasındaki olası ilişkileri inceleyen bir dizi algoritma içermektedir. Diğer algoritmalar ise sistemin paralel çıkarım makinasını oluşturmak için geliştirilmiştir. Bu model, çıkarım işlemini hızlandırmak amacıyla kural budama prensibini kullanmaktadır. Bu metod, çıkarım işleminin ilerki aşamalarında gereksinim duyulmayan bir takım öğelerin kurallardan çıkarılmasını öngörmektedir. Arama zamanını düşürmek amacıyla ara düzey rehberi olarak bilinen yöntem, modelin içerisinde kullanılmıştır. Modelle ilgili olarak yapılan bir benzetim çalışması» US' in hızını tek isleyicili sistemlere göre oldukça arttırdığını göstermiştir. Bu modelin tüm isleyicilerin aynı işlem gücüne ve ayrı hafıza birimlerine sahip olduğu bir MIMD sisteminde çalıştırılmış olduğu varsayılmıştır. Anahtar Sözcükler: Yapay Us, Tersine Zincirleme, Uzman Sistemler, üretim Sistemleri, MIMD Çoklu Isleyiciler, Paralel îslem. Bilim Dalı Sayısal Kodu: 619.01.01 vii
Artificial Intelligence (Al) technology has become the aim of the most recent trends in the new generation computing. Expert Systems (ES) topic is considered as öne of the majör areas of Al applications. in general, ES are large, slow, and inefficient, and in some applications, the processing speed of ES is of a paramount importance. it is commonly agreed that parallel processing is a necessary tool to improve the performance of large systems, such as ES. in this thesis a new approach to build a parallel inference engine f ör Production Systems (PS) is presented. This model aims to present a new methodology for parallelising the backward-chaining inferencing technigue of a PS.This model consists of a number of algorithms that explore the sources of parallelism in the rules of an ES, and analyze the dependencies that may be found between the rules. The rest of the algorithms are constructed to build the parallel inference engine of the system. The model uses a method called a rule_pruning principle to accelerate the inferencing process. This method gets rid of unnecessary elements in the rules that may not be needed in further cycles of the inferencing process. Another method that is used in the model is called the intermediate-level guidance, which reduces the search space significantly. A simulation study of the model showed that the speed of the execution of an ES is significantly increased by a considerable factor over a single processor system. The model is assumed to be run on a loosely coupled MIMD system, where all processors have the same computational power. Keywords : Artificial Intelligence, Backward Chaining, Expert Systems, Production Systems, MIMD Multiprocessors, Parallel Processing^ Science Code : 619.01.01 IV