Sistema Especialista para escalonamento de melhor adequação de servidores (Reparado)2

2013

GrupoEduardo Emerson 2012.063300Ruilce L. Sant’Anna 2012.031760Lenita Pereira Costa 2012.015063Caroline Gomes 2012.067861Lucas H. Canhota 2012.035200Winicius Nunes 2012.085460Ayres Joaquim Neto 2012.068752

30/09/2013

Sistema Especialista

Conteúdo1. Introdução....................................................................................................................................3

1.1 Problema de Pesquisa...............................................................................................................4

2. Objetivos......................................................................................................................................4

2.1 Geral........................................................................................................................................4

2.2 A finalidade de um Sistema Especialista na concepção e indicação de um servidor......................4

2.3 Escolhas do Servidor......................................................................................................................4

2.4 A Empresa (Descrição)..................................................................................................................4

2.5 Área de Atuação do SE..................................................................................................................4

3. Sistema Especialista.....................................................................................................................5

3.1 Conceitos.......................................................................................................................................5

3.2 Características................................................................................................................................5

3.3 Componentes de um Sistema Especialista.....................................................................................6

3.4 Base de conhecimentos..................................................................................................................6

3.5 Mecanismos de aprendizagem e aquisição do conhecimento.........................................................6

3.6 Motor ou Máquina de inferência....................................................................................................6

3.7 Sistemas de Consulta.....................................................................................................................7

4. Detalhamento da área do escopo do projeto.................................................................................8

5. Aquisição do conhecimento.......................................................................................................11

6. Arquitetura do SE......................................................................................................................14

7. A Shell - EXPERT SINTA........................................................................................................15

8. Processo (Modulo onde o SE será implantado)..........................................................................15

9. Regras (fatos Principais)............................................................................................................16

9.1 Raciocínios com regras de produção............................................................................................16

9.2 Exemplos de raciocínio com regras de produção.........................................................................16

9.3 Características das regras de produção.........................................................................................18

9.3 Vantagens das regras de produção...............................................................................................19

9.4 Desvantagens das regras de produção..........................................................................................19

10. Resultado esperado................................................................................................................20

11. Conclusão..............................................................................................................................20

12. Bibliografia............................................................................................................................20

2Professora Elisabete A. Candido

Sistema Especialista para escalonamento de melhor adequação de servidores

1. IntroduçãoGrande parte das pequenas, médias e grandes empresas com dez ou mais

funcionários se ainda não adquiriu, irá precisar comprar um servidor em pouco tempo ou

ainda um adicional para suprir a demanda e suas necessidades. Os Servidores costumam

serem depósitos centrais de arquivos, onde os usuários facilmente compartilham documentos

dentre outros.

Eles também funcionam como servidores de e-mail, de impressão, e sistemas de

backup. É comum ver esses equipamentos sendo utilizados para hospedar aplicações

importantes como servidor de banco de dados, agendas corporativas, softwares para

gerenciamento de relação com os clientes (CRM) e até como servidores web da empresa ou

intranet. Para estúdios ou departamentos de criação, ele deve suportar grandes bibliotecas de

imagem, vídeo e música.

A escolha do equipamento mais adequado para esta finalidade deve refletir o

número e o tipo de aplicações que se quer rodar, bem como a quantidade de usuários que

terá. Várias aplicações básicas como serviço de impressão, compartilhamento de

documentos do Word ou do Excel e programas de calendário, etc.

Tarefas, como hospedagem de grandes bancos de dados ou bibliotecas de

imagem, pedem maior processamento e unidades de disco rígido rápido e infraestrutura de

rede robusta. Servidores são especializados tem velocidade e capacidade de processamento,

programada para oferecer mais segurança (para proteger as informações valiosas da

empresa) e não falharem. Servidores também oferecem ferramentas de gerenciamento à

distância, permitindo que seu administrador possa se conectar ao sistema a distancia para

diagnosticar problemas e realizar manutenção – adicionar usuários ou alterar senhas, por

exemplo.

Após o dimensionamento, será necessária a seleção de um sistema operacional,

como Windows, Linux ou Mac, e escolher o hardware. Se estiver fazendo uma atualização

de servidores já existentes provavelmente vai preferir continuar com o mesmo tipo de

sistema, o que facilita a migração.

Servidores novos, por sua vez, permitem uma combinação de software e

hardware mais adequada às suas necessidades e ao seu orçamento. Uma coisa é importante


frisar: não é por que se tem PCs rodando Windows que você estará preso a este sistema

operacional. Tanto servidores Linux quanto Mac aceita estações clientes rodando Windows

e, inclusive, tendem a ser mais baratos.

1.1Problema de PesquisaAusência de um SE que atenda os departamentos de vendas e as necessidades de

gestores de TI, como funcionários de empresas de revendas de fabricantes de servidores.

2. Objetivos

2.1GeralTemos como objetivo a concepção de um SE, para ajuda na decisão de melhor

escalonamento de servidores para áreas de tecnologia das empresas do território nacional.

2.2 A finalidade de um Sistema Especialista na concepção e indicação de um servidor

Muitas empresas, setores de TI, Gestores, e usuários finais que necessitam

implantar um sistema em uma organização, não tem o devido conhecimento quanto a qual

servidor devera adquirir e atenda as suas necessidades, e este por sua vez fica a mercê de

vendedores ou atravessadores que empurram qualquer servidor disponível, e não tem a

conhecimento especialista ou conhecimento necessário para tal.

2.3 Escolhas do Servidor O servidor operacional vem da necessidade de cada empresa em gerenciar suas

demandas de informações (Dados), ou seus processos, bem como a segurança de suas

informações na empresa.

2.4 A Empresa (Descrição)ANS Work System – Acessória e planejamento estrutural de ambiente de TI.

2.5 Área de Atuação do SEO SE abrangera a empresa e todas as empresas que fabricam servidores no

território nacional.


O sistema terá atuação em todos os setores de TI que necessitem de informações

para aquisições de servidores, como exemplo gestores de TI, revendas de servidores, dentre

outras.

3. Sistema EspecialistaDe acordo com MAIA, (1998) Sistema Especialista se baseia no conhecimento,

é em uma máquina de inferência. A base de conhecimentos contém o conhecimento com o

qual a máquina de inferência chega às conclusões, que são as respostas requeridas pelos

usuários.

No domínio do conhecimento, o qual é inscrito ao domínio do problema em

análise, o Sistema Especialista raciocina e faz inferências da mesma forma que um

especialista humano, para buscar as possíveis soluções para o problema, ou seja, na presença

de algumas ocorrências, são inferidas conclusões.

3.1 ConceitosSistema Especialista são programas ou um programa de computador que tem

como objetivo ou conhecimentos específico de simular o raciocínio ou imitar

necessariamente a estrutura da mente humana para desempenhar o papel do especialista na

solução de problemas em campos específicos de conhecimento.

Estes programas devem ter desempenho igual aos especialistas humanos na

execução destas tarefas ou problemas.

3.2 CaracterísticasCaracterizam-se por um conhecimento profundo, dentro de uma área especifica

de conhecimento, organizando-se com o objetivo de buscar as respostas solicitadas, sendo o

armazenamento da informação sua regra principal.

Utiliza técnicas de inferência para manipular informação visando uma solução,

seu mecanismo de inferência utiliza estratégias genéricas para adquirir conhecimento,

processando os e tirando conclusões próprias. Os sistemas especialistas podem chegar ou

não a solução de um problema, ou uma conclusão distorcida.


3.3 Componentes de um Sistema EspecialistaOs Sistemas Especialistas são basicamente formados por três componentes:

Base de dados: Base de conhecimento que descreve a situação e a meta;

Conjunto de operadores: Mecanismos de procura ou que operam na base de

dados;

Controle ou Estratégia: Operadores que descrevem a situação do domínio

de uma tarefa que produz ou modifica uma situação, sendo raciocínio para frente (bottom-

up) ou para trás (top-down), sendo a combinação possível.

3.4 Base de conhecimentos

A base de conhecimento é o local onde são armazenados fatos e regras de um

Sistema Especialista. Este conhecimento e passado ao sistema pelo especialista e

armazenado de uma forma própria que permite ao sistema fazer o processo de inferência.

Cada fato novo pode mudar todo o processo de inferência de acordo com as regras existente

que estão sendo aplicadas. Esta fase de construção da base de conhecimentos e uma das mais

complexas na implantação do sistema especialista, pois o conhecimento do especialista não

se encontra formalizado, sempre precisando de um retrabalho.

A base de conhecimento se interliga com todos os elementos do sistema,

especialmente com a máquina de inferência e o mecanismo de aprendizagem e aquisição de

conhecimento.

3.5 Mecanismos de aprendizagem e aquisição do conhecimento

Conforme BITTENCOURT (2006), e a parte mais sensível no desenvolvimento

de um SE é, certamente a aquisição de conhecimento. Estas não pode limitar-se á adição de

novos elementos de conhecimento á base de conhecimentos; é necessária integrar o novo

conhecimento ao conhecimento já disponível, através da definição de relações entre os

elementos que constituem o novo conhecimento e os elementos já armazenados na base.

3.6 Motor ou Máquina de inferência

Para RABUSKE (1995), a máquina de inferência não e normalmente um único

modulo de programa. É entendido como geralmente como o interpretador de regras e o

escalonador das regras, quando o sistema especialista envolve regras de produção.

O processo de inferência esta associado com a estrutura utilizada para o

armazenamento do conhecimento na base de dados. De forma geral, pode-se afirmar que o


processo envolve um encadeamento lógico que permite tirar conclusões a partir do

conhecimento existente. O motor de inferência é o responsável pela ação repetitiva de

buscar, analisar e gerar novos conhecimentos, conforme HEINZLE (1995).

RIBEIRO (1987) escreve que “o mecanismo de inferência depende de como se

esta representado o conhecimento. Nos sistemas de avaliação de regras, o mecanismo de

inferência busca as regras na base de conhecimento e as avalia. Essa busca depende dos

fatos e das hipóteses que existem e que se quer determinar a cada momento. Os objetivos a

serem determinados pelo sistema de inferência devem ser relacionados com uma

determinada ordem. A busca de regras é feita de maneira automática para que uma meta seja

atingida. Entretanto, existem casos em que a resposta pode ser obtida de maneira imediata e,

nesses casos são estabelecidas estratégias de avaliação imediata, evitando todo o processo

natural de busca e avaliação de regras. Outra estratégia usada consiste em o mecanismo de

inferência proceder antes à busca das novas regras que foram causadas pela necessidade de

se atender a uma meta, e avaliar essas regras a serem pesquisadas. Como os atributos são

encontrados em diversas regras, o valor de uma cláusula já pode ter sido estabelecido. Esse

valor, sozinho, permite determinar antecipadamente que a premissa da regra é falsa, e que

não há razões para novas buscas. As estratégias de busca e avaliação de regras dependem do

tipo de representação para o conhecimento e da arquitetura das próprias regras”.

3.7 Sistemas de Consulta

O usuário é geralmente, alguém que não participou da elaboração do sistema,

sendo, portanto, natural que não conheça as estruturas do sistema e, que, provavelmente, não

esteja familiarizado com as formas de representação do conhecimento adotadas. Para que os

potenciais usuários possam acessar com proveito e sem maiores dificuldades o sistema

especialista, é preciso muni-lo de recursos para consulta.

Conforme HEINZLE (1995), “a maioria dos sistemas existentes usam técnicas

simples de interação com o usuário, quase sempre utilizando perguntas já pré-formatadas e

respostas tipo múltipla escolha. Outra técnica é a definição de uma sintética simples com um

vocabulário restrito e limitado, própria para utilização do sistema”.


4. Detalhamento da área do escopo do projetoE um sistema com um mecanismo de inferência de dados, alimentado por

especialistas no ramo de servidores, sistemas de redes, e de diversas áreas de sistemas,

produziria uma forma expressiva de informações para cada tipo de exigência do mercado de

servidores, sejam elas de pequeno, médio e grande porte, com poucos ou muitos

funcionários.

Outro fator principal sobre o S.E de adequação de servidores será o banco de

informações e gráficos disponíveis no sistema, para efetuar comparações quanto ao uso dos

melhores sistemas de O.S, bem como dos melhores servidores, preços, riscos sobre

produtos, manutenções gerais, e etc.

O sistema terá um modo gráfico, de fácil utilização, contendo algumas

informações necessárias para que o sistema começa a efetuar as indicações dos servidores,

Essas informações seriam:

1° Tipo de Servidor


2° Responsabilidades das camadas da organização em nível

3º Exemplos de alguns Sistemas Operacionais


4° Exemplos: Tipos de O.S

5° Tipos de Hardware necessário para cada aplicativo;


5. Aquisição do conhecimentoNa figura 1 tem como objetivo a aquisição do conhecimento que serão

armazenados na base do conhecimento, é uma fase de execução do planejamento, esta fase

refere-se à identificação, conceitualização e formalização do conhecimento.

Figura 1 – fase do processo de desenvolvimento.

Fase de gargalo de aquisição de conhecimento para a construção do sistema

especialista, em fase de discussão sobre o processo mais eficaz para a aquisição do

conhecimento.


Ainda sim o que existe de concreto são recomendações e linhas de atuação.

Identificação:

Nessa fase o processo de desenvolvimento será necessário mais entendimento

e cotela de informações para que haja um escopo real do projeto, com bases melhores de

informações de especialistas no ramo.

É uma fase que depende de um engenheiro de conhecimento fazer com que o

especialista auxilie nas aquisições das informações e regras para o enquadramento do melhor

servidor para cada nível de responsabilidades dentro de uma organização.

Serão feitas reuniões para se formar os conceitos do conhecimento sobre os

servidores, com especialistas da área, para adequação do conhecimento por parte do grupo,

regras serão adotadas para que haja um conceito formal sobre a decisão final e conceitue

como um cenário do uso do SE.

Conceituação:

Com a utilização do material de identificação, a conceituação do

conhecimento é modelar os problemas em notações foram elaborados algumas perguntas

que caracterizassem melhor a necessidade de cada organização quando ao servidor, como

por exemplo, qual é o tipo de servidor que sua empresa necessita, como servidor de dados,

web, comunicação, impressão? Qual o nível de responsabilidade por camadas dentro da

organização? Quais são e que tipo de sistemas operacionais a empresa pretende trabalhar?

Tipos de hardware?

Alguns exemplos das perguntas elaboradas no SE:

Qual o tipo de servidor que sua empresa necessita?

Qual a dimensão de sua empresa para o emprego do melhor servidor?

Qual é o nível de Responsabilidades das camadas da organização?

Qual o sistema Operacional do Servidor?

Qual o programa de sistema que melhor atende sua empresa?

Que tipo de hardware necessita?

Abaixo esboço do organograma como árvore do conhecimento na figura 2


Figura 2: Parte do esboço da árvore de conhecimento

Posteriormente ao entendimento do esboço, será elaborada uma pesquisa com os

especialistas na área de conhecimento dos servidores com determinadas áreas de atuação bem como

os fornecedores e empresas das marcas dos equipamentos.

Formalização:

Nessa fase conforme figura 3 será organizado o conhecimento adquirido, formalizando

completamente a árvore de decisão, as questões e informações respondidas pelos especialistas,

fornecedores, bem como gestores de T.I que necessitam de determinadas informações, será feita uma

avaliação final das variáveis do sistema, com respostas expressivas e contundentes dos questionários

a serem também formalizado.


Figura 3: Arvore de conhecimento adquirido

6. Arquitetura do SESegundo Fernandes (1996), um sistema especialista apresenta cinco

componentes básicos:

Base de conhecimento;

Máquina de inferência;

Subsistema de explicação;

Subsistema de Aquisição de Conhecimento;

Subsistema de Consulta (Interface do usuário).


Figura 4: Componentes Básicos

7. A Shell - EXPERT SINTAO Expert SINTA é uma ferramenta computacional que utiliza técnicas de

inteligência artificial para geração automática de sistemas especialistas. Esta ferramenta

utiliza um modelo de representação do conhecimento baseado em regras de produção e

probabilidades, tendo como objetivo principal simplificar o trabalho de implementação de

sistemas especialistas através do uso de uma máquina de inferência compartilhada, do

tratamento probabilístico das regras de produção e da utilização de explicações sensíveis ao

contexto da base de conhecimento modelada.

As principais características do Expert SINTA, são:

a) utilização do encadeamento para trás (backward chaining);

b) utilização de fatores de confiança;

c) ferramentas de depuração;

d) possibilidade de incluir ajudas on-line para cada base.

8. Processo (Modulo onde o SE será implantado)O SE será implantado em um servidor local, que terá acesso pela web no

departamento de vendas.


Terão acesso ao SE todos os gestores de ti que se cadastrarem como todas as

empresas de atacado, revendedoras de equipamentos ou fabricantes de servidores.

9. Regras (fatos Principais)Fatos principais do SE que será desenvolvido em Expert SINTA, a ferramenta

que atende as nossas necessidades, pois utiliza um modelo de representação do

conhecimento baseado em regras de produção e probabilidades, tendo como objetivo

principal simplificar o trabalho de implementação de sistemas especialistas. Possuindo a

possibilidade de incluir ajudas on-line para cada base que utilizar a consulta.

9.1 Raciocínios com regras de produçãoVale ressaltar que:

O raciocínio com regras de produção envolve o gerenciamento da(s) base(s) de

regras, a manutenção do contexto em que o Sistema está inserido, a interpretação adequada

das regras e a aplicação de algum algoritmo de solução, que servirá de base para a estrutura

do Sistema presente, ou a máquina de inferência. Acoplado ao algoritmo de solução deve

haver recursos para optar entre as diversas formas de busca; as quais são apresentadas

posteriormente. O gerenciamento da base de regras envolve o controle do conjunto de fatos

através das informações do quadro-negro (rascunho), o acréscimo e retirada de regras e a

verificação de sua consistência. O interpretador de regras age ciclicamente, sendo que em

cada ciclo descobre as regras aplicáveis (através do matching - correspondente), escolhe a

regra que será aplicada, resolve conflitos e dispara as ações resultantes da aplicação da regra

escolhida. No raciocínio com regras de produção, dois aspectos são ressaltados: a estratégia

de controle e a resolução de conflitos. A estratégia de controle é via de regra, uma imposição

relacionada com o tamanho do Sistema (número de regras), enquanto que a resolução de

conflitos está relacionada mais com o tipo de árvore (ou grafo) de inferência produzido.

(SAVARIS, 2002, p.61).

9.2 Exemplos de raciocínio com regras de produçãoDe acordo com (Savaris, 2002, p.63), Para exemplificar um raciocínio com

regras de produção, consideremos o conjunto de regras a seguir, a respeito de defeitos de um

motor de carro:


Regra 1 Se o problema for: o motor não vira então o defeito é: arranque

defeituoso.

Regra 2 Se o problema for: o motor vira, mas o motor não pega, então o defeito

é: falta de combustível.

Regra 3 Se o defeito for: falta de combustível e são mais de 22 horas, então a

ação será: completar o trajeto a pé.

Regra 4 Se o defeito for: arranque defeituoso e distância da oficina, é maior que

6 km, então a ação será: chamar um táxi.

Regra 5 Se o defeito for: arranque defeituoso e falta de combustível, então a

ação será: vender o carro.

Se uma pessoa desejar saber qual a ação que deverá ser executada com base nas

regras acima, usando um engenho de inferência que executa as regras com critério backward

(Para Trás), e busca em profundidade, terá por primeira resposta: completar o trajeto a pé.

Esta resposta foi obtida pelo desenvolvimento da árvore de busca, conforme figura 5.

Inicialmente serão abertos (colocados na árvore) nós simbolizando as regras 3, 4,

e 5 e dispara (expande) a regra 3. Para disparar a regra 3, é necessário ter conhecimento das

horas e saber o defeito do carro. As horas são perguntadas ao usuário, que responde 23.

Então o defeito exige o disparo das regras 1 e 2.


Figura 5: Árvore de busca Fonte: Savaris, 2002

Ao executar a regra 1, faz-se a solicitação ao usuário para informar o problema

que o carro está apresentando.

Recebe a informação de que “o motor vira, mas não pega”. Com esta

informação, a regra 1 falha, sendo então disparada a regra 2, que apresenta sucesso.

Nesta altura o Sistema pode apresentar a primeira solução (resposta), que no

caso é a única, “falta de combustível”. Em uma execução forward (Para frente), a árvore

de busca teria outra forma e as informações seriam requeridas do usuário em outra ordem.

9.3 Características das regras de produçãoSão constituídas por duas partes:

Premissa (se);

e conclusão (então).

Utiliza duas formas de raciocínio: encadeamento para frente ou progressivo ou

forward chaning (parte das evidências para chegar à conclusão, constitui uma busca por


dados) e encadeamento para trás ou backward chaning (não ocorre uma busca por dados,

mas por objetivos e subobjetivos).

Um Sistema baseado em regras de produção possui três partes constitutivas que

são:

Memória de Trabalho: Contém os fatos que foram observados (ou inferidos) e

as hipóteses sobre esses fatos, as quais podem ser modificadas ou removidas;

Memória de Regras: Contém as regras que irão direcionar o compartimento do

Sistema;

Memória de Inferência: Contém um conjunto de regras que permite realizar

deduções.

Contém conhecimentos gerais para detectar erros, fazer correções a aprimorar os

conhecimentos.

9.3 Vantagens das regras de produção Possibilidade de atualizar os conhecimentos;

Fácil implementação;

Mecanismo de inferência similar ao do ser humano;

Modularidade;

Utilização de várias shells.

9.4 Desvantagens das regras de produção Alguns fluxos de controle são difíceis de seguir, o que ocasione dificuldades

nos testes;

de apuração dos conhecimentos;

Os conjuntos de regras não possuem uma estrutura específica, pois nem

sempre os;

métodos de resolução de problemas são fáceis de representar;

Parcelam o conhecimento e nem sempre se adéquam ao modo de raciocínio

humano.


10.Resultado esperadoO resultado esperado é que gestores ou fornecedores possam através do sistema

apresentado efetuar consultas e inserir dados ou casos de uso para tomada de decisão, como

também o resultado final da aquisição do servidor que mais se adéquam as necessários para

cada organização.

11.ConclusãoA proposta deste trabalho é demonstrar a utilização da tecnologia do sistema

especialista, unindo requisitos, hardware, software e casos de uso na área técnica,

objetivando auxiliares os gestores, técnicos responsáveis e fornecedores apresentando uma

solução rápida e eficiente, são para referência das implantações de informações no sistema

especialista, possuem características que fazem dos sistemas robustos que satisfação às

necessidades para as quais eles são designados, ou seja, gerenciar de forma adequada grande

carga de trabalho, afim de que todo esse processamento possa ser utilizado da melhor forma

possível garantido assim a integridade, a segurança, estabilidade e o melhor escalonamento

dos servidores.

12.Bibliografia

ROSA, João Luis Garcia, Fundamentos da inteligência artificial. Rio de Janeiro: LTC, 2011.

BITTENCOURT, Guilherme, Inteligência artificial: ferramentas e teorias. 3 ed. Ver. Florianópolis. Ed. Da UFCSC, 2006.

FERNANDES, Anita Maria da Rocha, Inteligência artificial, noções gerais, 3 imp. Florianópolis: Visual Books, 2005.

MAIA, Wagner Ubiratan Lanziere de Azevedo. Sistema integrado de operação ediagnóstico de falhas para Sistemas de energia elétrica - SODF. Florianópolis, 1998.

ALEXANDRE, B. Adriana, Protótipo de um sistema especialista utilizando a ferramenta expert sinta Shell para auxilio no setor de suporte de um software house. Blumenau ; UFSC, 2000/1-02. Conclusão de curso, Universidade regional de Blumenau, Curso de Ciências da Computação.

RABUSKE, Renato Antônio. Inteligência artificial. Florianópolis: Editora daUFSC, 1995.


HEINZLE, Roberto. Protótipo de uma ferramenta para criação de sistemas especialistas baseados em regras de produção. Florianópolis: UFSC, 1995. Dissertação de Mestrado, Universidade Federal de Santa Catarina, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Produção e Sistemas.

RIBEIRO, Horácio da Cunha e Souza. Introdução aos sistemas especialistas.Rio de Janeiro - LTC: Livros Técnicos e Científicos Editora, 1987.

MOLINARI, Crisleia. Protótipo de um sistema especialista baseado em regras de produção para elaboração de roteiros turísticos no alto vale do Itajaí.UDAVI, 2005. Trabalho de conclusão de curso bacharel em sistemas de informação da FCET da Universidade para o Desenvolvimento do Alto Vale do Itajaí.

SAVARIS, Silvana Valdemara Aparecida Michelotto. Sistema Especialista paraprimeiros socorros para cães. Florianópolis, 2002. 137 f. Dissertação (Mestrado) Universidade Federal de Santa Catarina.

RIBEIRO, Horacio da Cunha e Souza. Introdução aos Sistemas Especialistas. Rio deJaneiro : Livros Técnicos e Científicos, 1987. 142p.

Sites:

http://www.din.uem.br/ia/especialistas/basese.html


http://www.inf.ufrgs.br/~alvares/INF01048IA/AquisicaoDeConhecim.pdf

http://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:9G5Is6a0m0sJ:www.unidavi.edu.br/%3Fpagina%3DFILE%26id%3D56841+&cd=8&hl=en&ct=clnk&gl=br


http://www.inf.ufrgs.br/~alvares/INF01048IA/AquisicaoDeConhecim.pdf



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