Рассматриваются задачи адаптации логико-предметной распознающей системы к распознаванию в условиях неполной информации об объекте. С этой целью вводится понятие неполного вывода, заключающееся в том, что из имеющегося множества формул выводима лишь подформула заданной формулы, но сама формула не противоречит заданному множеству. Даются алгоритмы построения неполного вывода, позволяющего отнести распознаваемый объект к тому или иному классу с определенной (вычисляемой в процессе работы алгоритма) степенью уверенности. Доказываются оценки числа шагов работы этих алгоритмов. Библиогр. 3 назв.

The notion of partial deduction of a predicate formula from a set of atomic formulas without variables or their negations is introduced. Such a notion allows to solve various pattern recognition problems with incomplete description of a recognizable object. Algorithms based on partial deduction which solve such problems are constructed. These algorithms run upper bounds of step number are proved.