[計] 前向鍊；正向鍊接
Finally, the diagnosis results are achieved through forward chaining method.
最後，根據應用正向推理機得到磨損故障的診斷結果。
The inference engine is an object which performs the inference operation of object_ framework knowledge using forward chaining strategy.
該推理機是一個對象推理機，采用正向推理策略完成對對象式框架知識集的推理操作。
The automated geometry reasoning system based-on forward chaining is used as the reasoning engine in the intelligent geometry teaching system.
智能幾何教學軟件都使用基于前推法的幾何推理系統作為推理引擎。
The system is a rule-based production system. Inference engine is the core part of expert system. We use forward chaining and backward chaining at the same time.
描述一種診斷型專家系統，它統屬于基于規則的産生式系統，推理機是核心部分，分别采用了正向、反向推理技術。
The transformation layer will apply an inference process (similar to forward-chaining) and check for each node in the plan tree to see which query transformations apply to that node.
轉換層将應用一個推理過程(類似于前推鍊接法)，并檢查規劃樹中的每個節點，看哪些查詢轉換適用于該節點。
正向鍊推理（Forward Chaining） 是人工智能和專家系統中基于規則的推理策略，屬于數據驅動的推理方法。其核心是從已知事實出發，通過規則庫中的條件匹配，逐步推導出新結論，直至達到目标狀态或無法繼續推導。以下是詳細解釋：
數據驅動
系統從初始事實（輸入數據）開始，掃描規則庫中所有規則的前件（條件部分）。若某規則的條件被當前已知事實滿足，則觸發該規則，将其後件（結論部分）加入已知事實集。這一過程循環執行，直至無新規則可觸發或達到目标。
匹配-執行循環
此循環持續擴展事實集，直至收斂或滿足終止條件。
廣度優先探索
正向鍊推理天然傾向于廣度優先，因為每次疊代會激活所有符合條件的規則，生成大量并行推導路徑，適合探索多可能性場景。
實時監控系統
例如工業傳感器網絡：系統持續接收溫度、壓力等實時數據（事實），通過規則（如“溫度>100℃ → 觸發警報”）動态推導告警或控制指令。
醫療診斷輔助
輸入患者症狀（如發熱、咳嗽），系統匹配規則庫（如“發熱+咳嗽 → 疑似流感”），逐步推導潛在病因并建議檢查項目。
業務規則引擎
在金融風控中，根據用戶交易數據（事實）觸發反欺詐規則鍊，實時生成風險評估結果。
| 特征 | 正向鍊推理 | 反向鍊推理 |
|---|---|---|
| 驅動方式 | 數據驅動（由事實推結論） | 目标驅動（由目标反推條件） |
| 效率場景 | 事實多、目标未明時高效 | 目标明确、事實少時高效 |
| 内存消耗 | 較高（需存儲中間事實） | 較低（回溯式搜索） |
| 適用系統 | 實時響應系統（如監控） | 診斷型系統（如故障排查） |
《人工智能：一種現代方法》（Russell & Norvig）
第9章詳細讨論正向鍊推理的算法框架（如RETE算法）與複雜度分析。
查看書籍（Pearson出版社）
IEEE論文：規則引擎優化
Gupta et al. (2020) 提出基于正向鍊推理的實時流數據處理模型，發表于 IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering。
專家系統經典文獻
Waterman, D. A. (1986). A Guide to Expert Systems. Addison-Wesley.
書中第4章以醫療診斷為例，解析正向鍊推理的實踐設計模式。
Forward chaining（正向鍊式推理）是一種基于規則的人工智能推理方法，常用于專家系統、業務規則引擎和自動決策系統。其核心邏輯是從已知事實出發，通過持續應用規則推導新事實，直至達成目标。以下是詳細解析：
數據驅動
系統從初始數據（如傳感器輸入、用戶提供的事實）開始，例如在火災報警系統中，初始數據可能是“溫度>70℃”和“檢測到煙霧”。
規則匹配
将當前事實與規則庫中的規則條件進行匹配。例如規則可能是：“如果溫度>50℃且 檢測到煙霧 → 觸發火災警報”。
推導新事實
觸發匹配規則的結論部分，生成新事實（如“可能存在火災”），并将新事實加入數據庫。
循環疊代
重複匹配和推導過程，直到達到目标（如确認火災）或無法推導更多事實。
| 維度 | 正向鍊式推理 (Forward Chaining) | 反向鍊式推理 (Backward Chaining) |
|---|---|---|
| 起點 | 已知事實 | 目标假設（如“是否發生火災？”） |
| 適用場景 | 實時數據流、動态環境（如監控系統） | 目标明确的診斷問題（如醫療診斷） |
| 效率 | 可能因規則數量多而效率較低 | 目标明确時更高效 |
| 推導方向 | 從事實到結論 | 從結論反向尋找支持事實 |
通過這種數據驅動的推理方式，forward chaining 在需要實時響應或數據持續變化的場景中表現出色，但與反向鍊式形成互補關系，兩者常結合使用以提升系統靈活性。
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