Knowledge engineering für betriebliche Expertensysteme: Erhebung, Analyse und Modellierung von Wissen
Gespeichert in:
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1991
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| Schriftenreihe: | DUV-Informatik
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| Beschreibung: | XIII, 347 S. graph. Darst. |
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Gliederung
1 Einführung 1
1.1 Historischer Aufriß 1
1.2 Problemstellung 5
1.3 Abgrenzung des Untersuchungsgegenstandes 18
1.4 Zielsetzung der Arbeit 28
1.5 Vorgehensweise der Arbeit 30
2 Grundlagen 33
2.1 Abgrenzung des Begriffes Wissen 33
2.2 Wissensrepräsentation und Inferenz 44
2.3 Werkzeuge und menschliche Aufgabenträger der Entwicklung
von Expertensystemen 57
2.3.1 Werkzeuge 58
2.3.2 Aufgabenträger 65
2.4 Wissen als Kriterium zur Auswahl der Expertensystem-Tech¬
nik für die Problemlösung 73
3 Vorgehensmodelle und Prinzipien der Entwicklung von
Expertensystemen 77
3.1 Vergleich ausgewählter Vorgehensmodelle der Entwicklung 78
3.2 Prinzipien der Entwicklung 91
3.2.1 Prototyping 91
3.2.1.1 Zielsetzungen und Ansätze 92
3.2.1.2 Diskussion des Prototyping 98
3.2.2 Modellierung 107
3.2.2.1 Zielsetzungen und Ansätze 108
3.2.2.2 Diskussion der Modellierung 116
3.3 Vorgehensmodell zur Integration von Prototyping und
Modellierung 122
3.3.1 Zielsetzungen und Ansatz 122
3.3.2 Abgrenzung von Knowledge Engineering und Software
Engineering 133
flll Gliederung
[ Knowledge Engineering 135
4.1 Erhebung von Wissen 139
4.1.1 Wissensquellen 140
4.1.2 Einflußfaktoren auf die Erhebung 157
4.1.2.1 Wissenschaftstheoretische Einflußfaktoren 157
4.1.2.2 Psychologische Einflußfaktoren 161
4.1.2.3 Soziale Einflußfaktoren 172
4.1.2.4 Organisatorische Einflußfaktoren 174
4.1.2.5 Technische Einflußfaktoren 175
4.1.3 Maßnahmen zur Erhebung 176
4.1.3.1 Methoden 178
4.1.3.2 Werkzeuge 197
4.2 Analyse von substantiellem Wissen 202
4.2.1 Einflußfaktoren auf die Analyse 205
4.2.1.1 Wissenschaftstheoretische Einflußfaktoren 205
4.2.1.2 Technische Einflußfaktoren 206
4.2.2 Identifikation und Abstraktion 207
4.2.3 Zwischenrepräsentationen 225
4.3 Modellierung von strategischem Wissen 241
4.3.1 Identifikation und Abstraktion 244
4.3.2 Ebenen der Modellierung 255
4.3.2.1 Inferenzstrukturbezogene Ansätze 255
4.3.2.2 Aufgabenbezogene Ansätze 263
4.3.2.3 Strategiebezogene Ansätze 273
4.3.3 Zwischenrepräsentationen 275
5 Ausgewählte Implikationen eines konzeptionellen Knowledge Engi¬
neering für die Gestaltung von Expertensystemen 279
5.1 Implikationen auf der operationalen Ebene 279
5.2 Implikationen auf der Managementebene 292
6 Schlußbetrachtung und Ausblick 296
Literaturverzeichnis 299
Stichwortverzeichnis 345
Abbildungsverzeichnis
Abb. 1: Zuordnung von intelligenten Fähigkeiten des Menschen und
ersten Anwendungsgebieten der Künstlichen Intelligenz 3
Abb. 2: Einordnung der Wissensebene 15
Abb. 3: Architektur von Expertensystemen 20
Abb. 4: Konzeptioneller Ansatz von ADV und Expertensystemen 22
Abb. 5: Unterscheidung von Wissensarten 39
Abb. 6: Wissen, Information, Nachrichten und Daten sowie ihre
Verarbeitung 42
Abb. 7: Adäquatheit von Wissensrepräsentation und Inferenz 55
Abb. 8: Szenario der Entwicklung von Expertensystemen 72
Abb. 9: Vorgehensmodell von Buchanan u. a. 81
Abb. 10: Vorgehensmodell von KADS 89
Abb. 11: Bewertung von Prototyping 106
Abb. 12: Modelle in der Entwicklung von Expertensystemen 112
Abb. 13: Bewertung von Modellierung 121
Abb. 14: Integration von Modellierung und Prototyping in einem
Vorgehensmodell für Expertensysteme 125
Abb. 15: Phasen des Lebenszyklus und Ziele der Entwicklung 128
Abb. 16: Historische Entwicklung der Vorgehensmodelle im konven¬
tionellen und im wissensbasierten Bereich 132
Abb. 17: Teilschritte des Knowledge Engineering 136
Abb. 18: Fünf-Stufen-Modell menschlichen Wissenserwerbs 145
Abb. 19: Wissensquellen und Wissensarten 150
X Abbildungsverzeichnis
Abb. 20: Aufbau eines Glossars 160
Abb. 21: Fragetypen und ihre Charakteristika 165/166
Abb. 22: Motivation des Experten im Projektverlauf 170
Abb. 23: Wissenserhebungsplan 178
Abb. 24: Erhebungsmethoden und Wissensarten 196
Abb. 25: Matrix für die Wissensanalyse und -erhebung von LaFrance 210
Abb. 26: Formalisierte, natürlichsprachliche Darstellung objekt¬
zentriert modellierten deklarativen Wissens 230
Abb. 27: Formalisierte, natürlichsprachliche Darstellung prädikat¬
zentriert modellierten deklarativen Wissens 231
Abb. 28: Formalisierte, natürlichsprachliche Darstellung prozedu-
ralen Wissens 231
Abb. 29: Semantisches Netz für objektzentriertes Wissen 234
Abb. 30: Abhängigkeitsdiagramm 236
Abb. 31: Inferentielles Netz 237
Abb. 32: UND/ODER-Graph 238
Abb. 33: Schichten der Beschreibung von Wissen 249
Abb. 34: Generische Elemente im Knowledge Engineering 253
Abb. 35: Inferenzstmktur der heuristischen Klassifikation 257
Abb. 36: Graph einer Inferenzstruktur 259
Abb. 37: Typologie von Metaklassen 261
Abb. 38: Typologie von Wissensquellen 262
Abb. 39: Generische Aufgabenklassen von Clancey 267
Abb. 40: Elemente der Aufgabenstruktur von KADS 270
Abbildungsverzeichnis XI
Abb. 41: Taxonomie generischer Aufgaben von KADS 272
Abb. 42: Ebenen der Ausführung des KADS-Wissensmodells 274
Abb. 43: Schichtenmodell für Werkzeuge 282
Abb. 44: Systems Engineering als integrativer Ansatz 294 |
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