Grundlagen von Expertensystemen: ein Lehrbuch der Nixdorf Computer AG
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [u.a.]
Oldenbourg
1990
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| Ausgabe: | 2., verb. und erw. Aufl. |
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| Beschreibung: | VII, 308 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3486215248 |
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Titel: Grundlagen von Expertensystemen
Autor: Savory, Stuart E.
Jahr: 1990
Inhaltsverzeichnis
0. Vorwort: Struktur dieses Buches. 1
1. Was sind Expertensysteme, und wozu sind sie gut? . 7
1.1 Einleitung. 7
1.2 Checklisten: Erstellung von Expertensystemen. 19
1.2.1 Anforderungen an die Software. 19
1.2.2 Knowledge-Engineering. 22
1.2.3 Unterschiede zu akademischen Expertensystemen. 29
2. ICE: Beispiel eines Expertensystems . 31
2.1 Ein Konfigurierungs-Dialog mit ICE. 32
2.2 Kommentare zum ICE-Beispiel. 38
3. Notwendige theoretische Hintergrundkenntnisse. 43
3.1 Logik: Modus Ponens usw. 44
3.2 Beziehungen, symmetrische und transitive Art (engl. Relationships) . 45
33 Verkettung von logischen Regeln. 45
3.4 Das Resolutionsverfahren. 49
3.5 UND/ODER Bäume . 52
3.6 Heuristische Suche. 54
3.6.1 Optimierungen. 57
3.6.2 Minimax-Verfahren. 59
3.6.3 Alpha Beta Verfahren. 59
3.6.4 Bergsteigen (engl. Hillclimbing). 61
3.7 Was bringen Heuristiken?. 65
4. PROLOG: Programmieren in Logik. 67
4.1 Wissenserfassung: die Expertenbefragung . 68
4.2 Die Lösung des Problemfalls in PROLOG. 70
4.2.1 Darstellung von Fakten. 70
4.2.2 Unifizierung . 71
4.2.3 Backtracking. 72
43 Darstellung von Regeln . 73
4.3.1 Verborgenes Wissen explizit gemacht. 74
4 3.2 Darstellung explizit gemachten Wissens. 76
4.3.3 Ablauf des erstellten Auskunftsystems. 79
4.4 Das Gesamtprogramm für die Musterlösung. 81
VI Inhaltsverzeichnis
4.5 Weitere nützliche Programmiermethoden. j*4
4.5.1 Iistenverarbeitung. °*
4.5.2 En-und Ausgabe (E/A). ^
4.53 Mengenverarbeitung . j™
4.5.4 Sonstiges.Jrr
4.6 Kritik an PROLOG.1U1
5. Erstellung eines regelbasierten Systems in zehn Schritten . . 103
5.1 Stufe 0: Direkter Aufruf von PROLOG Datensätzen.104
5.2 Stufe 1 : Abfrage der Datenbank.106
53 Stufe 2: Datenerfassung vom Benutzer.108
5.4 Stufe 3: Die Inferenzkomponente.110
5.5 Stufe 4: Die Wissensbank: (Bittere Pillen).115
5.6 Stufe 5: Vermeidung von Ringschlüssen.120
5.7 Stufe 6: Debugging: Verfolgung von Inferenzketten.125
5.8 Stufe 7: Die Erklärungskomponente.128
5.9 Stufe 8: Transparenz des Dialogs.132
5.10 Stufe 9: Vorschläge zum weiteren Ausbau.135
6. Frames: eine alternative Wissensdarstellung.143
6.1 Was sind Frames, Slots, Facets, Demons, usw.?.145
6.2 Frame-Darstellung des Pharmaberaters mit FENRIS.149
63 Der Frame-Interpreter FENRIS.157
6.4 Ein Dialog mit dem framebasierten Pharmaberater .170
6.4.1 En Beispieldialog.170
6.4.2 Wie läuft das Beispiel ab?.171
6.43 Eine Art Erklärungskomponente.175
6.5 Leistungsvergleich: Frames versus Produktionsregeln.178
7. Maschinelles Lernen: eine Perspektive für Wissenserwerb? . 179
7.1 Herkömmliches Knowledge-Engineering mittels Rapid-Prototyping .181
7.2 Arten des Lernens für Rechner .185
13 Mechanisches Lernen mit vorgegebenen Heuristiken .188
7.3.1 Beispiel A: Das BOXES-Programm (Chambers and Michie).188
7.3.2 Beispiel B: LERN-3 lernt optimale Netzpfade.193
7.4 Lernen durch Sagen .206
7.4.1 Beispiel C: Der lernende Bastler-Assistent LERN-2.206
7.4.1.1 Ein Dialog mit dem Programm LERN-2 '.208
7.4.1.2 Die Quellcode von dem Programm LERN-2.215
7.4.2 Beispiel D: Ein Dialog mit dem Programm LERN-6.224
7.5 Lernen aus Beispielen (Induktion).227
7.5.1 Beispiel E: Lernen aus pädagogisch geordneten Beispielen .230
7.5.2 Lemen mittels ungeordneter Beispiele .234
7.5.2.1 Das ID3 Verfahren von Quinlan. 235
7.5.2.2 Ein fiktives und dennoch abschreckendes Szenario.240
7.5.23 Die süße Verführung der Datenanreicherungsmethode . 241
7.6 Lemen durch Vergleichen (Analogien).• •• • • ^
Inhaltsverzeichnis VII
8. Skripten oder wie bearbeitet man Selbstverständliches . 247
9. Drei Jahrzehnte Kl-Forschung: ein Überblick .255
9.1 Einführung .256
9.2 Kurzer Abriß der Geschichte.257
9.3 Problemlösung.261
9.4 Verstehen der natürlichen Sprache.262
9.5 Sprachverarbeitung.265
9.6 \ Bildverarbeitung und Robotik.267
9.7 ^Expertensysteme .270
9.8 XWissensrepräsentation.274
9.9 Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz.278
10. Epilog.279
10.1 Ziel und Zweck dieses Buches.279
10.2 Kritik und Hoffnung in der KI-Forschung.280
10.3 Der Inferenz-Mechanismus.283
10.4 Die Wissensbasis.284
10.5 Die Erklärungskomponente .285
10.6 Wissenserwerb und Lernfähigkeit eines Expertensystems .287
10.7 Leistungsaspekte von Expertensystemen.289
10.8 Grenzen des Machbaren.290
10.9 Schlußwort.292
11. Anhänge .293
11.1 Weiterführende Literatur.293
11.2 Vergleich zwischen Experten- und Datenbank-Systemen .302
11.2.1 Expertensystem (z.B. TWAICE) .303
11.2.2 Relationales Datenbanksystem.305
12. Stichwortverzeichnis .307
Titel: Grundlagen von Expertensystemen
Autor: Savory, Stuart E.
Jahr: 1990
Inhaltsverzeichnis
0. Vorwort: Struktur dieses Buches. 1
1. Was sind Expertensysteme, und wozu sind sie gut? . 7
1.1 Einleitung. 7
1.2 Checklisten: Erstellung von Expertensystemen. 19
1.2.1 Anforderungen an die Software. 19
1.2.2 Knowledge-Engineering. 22
1.2.3 Unterschiede zu akademischen Expertensystemen. 29
2. ICE: Beispiel eines Expertensystems . 31
2.1 Ein Konfigurierungs-Dialog mit ICE. 32
2.2 Kommentare zum ICE-Beispiel. 38
3. Notwendige theoretische Hintergrundkenntnisse. 43
3.1 Logik: Modus Ponens usw. 44
3.2 Beziehungen, symmetrische und transitive Art (engl. Relationships) . 45
33 Verkettung von logischen Regeln. 45
3.4 Das Resolutionsverfahren. 49
3.5 UND/ODER Bäume . 52
3.6 Heuristische Suche. 54
3.6.1 Optimierungen. 57
3.6.2 Minimax-Verfahren. 59
3.6.3 Alpha Beta Verfahren. 59
3.6.4 Bergsteigen (engl. Hillclimbing). 61
3.7 Was bringen Heuristiken?. 65
4. PROLOG: Programmieren in Logik. 67
4.1 Wissenserfassung: die Expertenbefragung . 68
4.2 Die Lösung des Problemfalls in PROLOG. 70
4.2.1 Darstellung von Fakten. 70
4.2.2 Unifizierung . 71
4.2.3 Backtracking. 72
43 Darstellung von Regeln . 73
4.3.1 Verborgenes Wissen explizit gemacht. 74
4 3.2 Darstellung explizit gemachten Wissens. 76
4.3.3 Ablauf des erstellten Auskunftsystems. 79
4.4 Das Gesamtprogramm für die Musterlösung. 81
VI Inhaltsverzeichnis
4.5 Weitere nützliche Programmiermethoden. j*4
4.5.1 Iistenverarbeitung. °*
4.5.2 En-und Ausgabe (E/A). ^
4.53 Mengenverarbeitung . j™
4.5.4 Sonstiges.Jrr
4.6 Kritik an PROLOG.1U1
5. Erstellung eines regelbasierten Systems in zehn Schritten . . 103
5.1 Stufe 0: Direkter Aufruf von PROLOG Datensätzen.104
5.2 Stufe 1 : Abfrage der Datenbank.106
53 Stufe 2: Datenerfassung vom Benutzer.108
5.4 Stufe 3: Die Inferenzkomponente.110
5.5 Stufe 4: Die Wissensbank: (Bittere Pillen).115
5.6 Stufe 5: Vermeidung von Ringschlüssen.120
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6. Frames: eine alternative Wissensdarstellung.143
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6.2 Frame-Darstellung des Pharmaberaters mit FENRIS.149
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6.4 Ein Dialog mit dem framebasierten Pharmaberater .170
6.4.1 En Beispieldialog.170
6.4.2 Wie läuft das Beispiel ab?.171
6.43 Eine Art Erklärungskomponente.175
6.5 Leistungsvergleich: Frames versus Produktionsregeln.178
7. Maschinelles Lernen: eine Perspektive für Wissenserwerb? . 179
7.1 Herkömmliches Knowledge-Engineering mittels Rapid-Prototyping .181
7.2 Arten des Lernens für Rechner .185
13 Mechanisches Lernen mit vorgegebenen Heuristiken .188
7.3.1 Beispiel A: Das BOXES-Programm (Chambers and Michie).188
7.3.2 Beispiel B: LERN-3 lernt optimale Netzpfade.193
7.4 Lernen durch Sagen .206
7.4.1 Beispiel C: Der lernende Bastler-Assistent LERN-2.206
7.4.1.1 Ein Dialog mit dem Programm LERN-2 '.208
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7.4.2 Beispiel D: Ein Dialog mit dem Programm LERN-6.224
7.5 Lernen aus Beispielen (Induktion).227
7.5.1 Beispiel E: Lernen aus pädagogisch geordneten Beispielen .230
7.5.2 Lemen mittels ungeordneter Beispiele .234
7.5.2.1 Das ID3 Verfahren von Quinlan. 235
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8. Skripten oder wie bearbeitet man Selbstverständliches . 247
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9.9 Die Zukunft der Künstlichen Intelligenz.278
10. Epilog.279
10.1 Ziel und Zweck dieses Buches.279
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10.3 Der Inferenz-Mechanismus.283
10.4 Die Wissensbasis.284
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10.7 Leistungsaspekte von Expertensystemen.289
10.8 Grenzen des Machbaren.290
10.9 Schlußwort.292
11. Anhänge .293
11.1 Weiterführende Literatur.293
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