Behandlungsmöglichkeiten der Unschärfe von Daten und Relationen:
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| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Göttingen
Unitext-Verl.
1991
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| Series: | Göttinger Wirtschaftsinformatik
2 |
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I
Gliederung
Abbildungen
Seite
t Einleitung 1
2 Grundlagen 4
2.1 Aufgaben der Wirtschaftsinformatik 4
2.2 Grundbegriffe und Konzepte der Systemanalyse 6
2.3 Daten - Ein zentraler Begriff der Wirtschafts¬
informatik 10
2.3.1 Begriff der Daten und Abgrenzung zum Begriff
der Informationen 10
2.3.2 Klassifizierung des Datenbegriffs 13
2.4 Datenunschärfe als Problematik in der Wirt¬
schaftsinformatik 16
2.4.1 Begriff der Unscharfe 16
2.4.2 Quellen der Datenunschärfe 18
2.4.2.1 Komplexität realer Systeme und Grenzen der
menschlichen Wahrnehmung 18
2.4.2.2 Unscharfe durch Systemerfassung und -beschreibung 22
2.4.2.3 Unscharfe durch Transformations- und Abstrak¬
tionsprozesse 26
2.4.3 Gegenüberstellung scharfer und unscharfer Daten 28
2.4.4 Abgrenzung der Wahrscheinlichkeitstheorie zur
Theorie der unscharfen Mengen 32
3 Pormale Konzepte zur Handhabung unscharfer Daten 36
3.1 Klassische probabilistische Ansätze 36
3.2 Theorie der unscharfen Mengen 41
3.2.1 Grundlagen der Theorie der unscharfen Mengen 41
3.2.2 Unscharfe Zahlen 48
3.2.2.1 Grundbegriffe unscharfer Zahlen 49
3.2.2.2 Das Erweiterungsprinzip als Grundlage der
Arithmetik unscharfer Zahlen 52
3.2.2.3 Erweiterte Operationen am Beispiel unscharfer
Zahlen mit LR-Darstellung 56
II
3.2.3 Unscharfe Relationen 63
3.2.3.1 Grundbegriffe unscharfer Relationen 64
3.2.3.2 Binäre Relationen 66
3.2.3.3 Ähnlichkeitsrelationen 75
3.2.3.4 Toleranzrelationen 78
3.2.3.5 Ordnungsrelationen 80
3.2.3.6 Unscharfe Relationen als Basis unscharfer Graphen 82
3.3 Wahrscheinlichkeitstheorie versus Theorie der
unscharfen Mengen 87
3.3.1 Verallgemeinerung des Konzeptes der Wahrschein¬
lichkeitstheorie durch unscharfe Maße 87
3.3.2 Möglichkeit und Wahrscheinlichkeit im Vergleich 89
3.3.3 Kritische Würdigung der formalen Konzepte zur
Handhabung unscharfer Daten 92
4 Ergänaung von traditionellen Fhasenscnanata sur
•xplizitan Berücksichtigung von Unscharf« '5
4.1 Einfluß der Datenunschärfe auf konventionelle
Phasenschemata 96
4.2 Erhebung unscharfer Komponenten realer Systeme "
4.2.1 Systematik konventioneller Erhebungstechniken 1°°
4.2.2 Eignung konventioneller Techniken zur Erhebung
unscharfer Daten 1°5
4.2.3 Explizite Berücksichtigung unscharfer Daten am
Beispiel der Interviewtechnik 107
4.2.3.1 Grundkonzept eines "contextual interview" IO7
4.2.3.2 Formale Elemente eines unscharfen Interviews 11°
4.2.3.3 Übergangsrelationen (transitional relations) als
zentrales Prinzip unscharfer Interviewtechnik H2
4.2.3.4 Interpretation unscharfer Interviewergebnisse H5
4.3 Beschreibung unscharfer Erhebungsergebnisse H6
4.3.1 Systematik konventioneller Beschreibungstechniken 116
4.3.2 Konventionelle Entscheidungstabellentechniken H9
4.3.2.1 Grundbegriffe und -Strukturen von Entscheidungs¬
tabellen 120
4.3.2.2 Gestaltung und Analyse von Entscheidungstabellen 126
III
4.3.3 Konzept unscharfer Entscheidungstabellen 134
4.3.3.1 Formale Darstellung unscharfer Entscheidungs¬
tabellen 134
4.3.3.2 Analyse unscharfer Entscheidungstabellen am
Beispiel der Konsolidierung 139
4.3.3.3 Sensitivität der Ergebnisse unscharfer Ent¬
scheidungstabellen 142
4.4 Auswirkungen der Integration von unscharfen
Daten in die Systemanalyse 145
4.4.1 Gegenüberstellung der Ergebnisse der "konven¬
tionellen" und der "erweiterten" Istanalyse
als Teilaspekt der Systemanalyse 146
4.4.2 Verarbeitungsprinzipien unscharfer Daten im
Rahmen verfügbarer DV-Systeme 151
5 Information-Retrieval - Ein Konsapt zur Hand¬
habung unacharfer verbaler Daten 154
5.1 Begriff und Anwendungsbereiche konventioneller
Information-Retrieval-Systeme 154
5.2 Grundlegende Arbeitsweisen von Information-
Retrieval-Systemen 157
5.2.1 Informationsaufbereitung durch Indexierungs-
sprachen 157
5.2.1.1 Begriff der indexierungssprachen 158
5.2.1.2 Systematik der Techniken zur Informations¬
aufbereitung 159
5.2.2 Informationswiedergewinnung 164
5.2.2.1 Grundformen der Informationswiedergewinnung 164
5.2.2.2 Berücksichtigung der Relevanz von Suchergebnissen 167
5.2.2.3 Mischformen der Techniken der Informationswieder¬
gewinnung 173
5.2.3 Möglichkeiten der Effizienzsteigerung von
Information-Retrieval-Systemen 175
5.3 Konzepte "unscharfer" Information-Retrieval-
Systeme 179
5.3.1 Ansatzpunkte zur Berücksichtigung unscharfer
verbaler Daten in Information-Retrieval-Systemen 179
IV
5.3.2 Berücksichtigung von Datenunschärfe am Beispiel
des relationalen Daterunodells 181
5.3.2.1 Grundbegriffe des relationalen Datennodells 181
5.3.2.2 Unscharfe Attributwerte in Relationen 183
5.3.2.3 Unscharfe Suchanfragen an scharfe und unscharfe
Relationen 189
5.3.3 Physische Organisation unscharfer Daten am
Beispiel des Inverted-File-Konzeptes 196
5.3.4 Unscharfe Informationsaufbereitung 200
5.3.4.1 Indexierung mit unscharfen Deskriptorgewichten 200
5.3.4.2 Kontrollierte Indexierung mit unscharfem
Thesaurus 201
5.3.4.3 DokumentklassifIkation auf der Basis von
Ähnlichkeitsrelationen 205
5.3.5 unscharfe Informationswiedergewinnung 209
5.3.5.1 Systematik unscharfer Konzepte zur Informations¬
wiedergewinnung 209
5.3.5.2 Unscharfe Deskriptorgewichtung in nicht-boole¬
schen Suchanfragen 211
5.3.5.3 Boolesche Suchanfragen ohne Deskriptorgewichtung
an unscharf indexierte Informationen am Beispiel
eines Fuzzy-Thesaurus 219
5.3.5.4 Fortgeschrittene Techniken boolescher Suchan¬
fragen mit unscharfer Deskriptorgewichtung 226
5.4 Zusammenfassende Beurteilung unscharfer Kon¬
zepte des Information-Retrieval zur Handhabung
unscharfer verbaler Daten 233
5.4.1 Retrievaleffektivität 233
5.4.2 Praktikabilität 237
6 SohlußbMMrkungen 240
Literatur 242
V
Abbildungen
Seite
Abb. 2-1 : Systematik der Datenarten 15
Abb. 2-2 : Datenunschärfe durch Komplexität und
Wahrnehmungsgrenzen 22
Abb. 2-3 : Datenunschärfe durch Erfassung und
Beschreibung 26
Abb. 3-1 : Graphische Darstellung einer Zugehörig¬
keitsfunktion ßA(x) 43
Abb. 3-2 : Konvexität und Gipfelpunkt 50
Abb. 3-3 : Diskrete unscharfe Zahl 51
Abb. 3-4 : Unscharfe Intervalle 52
Abb. 3-5 : Addition zweier unscharfer Zahlen 56
Abb. 3-6 : Subtraktion, Addition und Multiplikation
zweier unscharfer Zahlen 59
Abb. 3-7 : Darstellung einer unscharfen Zahl nach
DUBOIS 60
Abb. 3-8 : Graphische Darstellungen einer binären
Relation 68
Abb. 3-9 : Gerichteter Graph 72
Abb. 3-10: Relationseigenschaften 73
Abb. 3-ll: Unscharfer ungerichteter Graph 85
Abb. 4-1 : Hassediagramm auf der Basis der unscharfen
Implikationsoperation nach LUKASIESWICZ 114
Abb. 4-2 : Grundaufbau einer Entscheidungstabelle 120
Abb. 4-3 : Bedingungsteil einer Entscheidungstabelle 121
Abb. 4-4 : Aktionen einer Entscheidungstabelle 123
Abb. 4-5 : Formale Beziehungen in Entscheidungs¬
tabellen 124
Abb. 4-6 : Syntaktisch unvollständige und vollstän¬
dige Entscheidungstabellen 129
Abb. 4-7 : Redundante und widersprüchliche Entschei¬
dungsregeln 131
Abb. 4-8 : Scharfe Entscheidungstabelle 134
Abb. 4-9 : Unscharfe Entscheidungstabelle 137
Abb. 4-10: Gemischte Entscheidungstabelle mit
scharfen und unscharfen Bedingungszeilen 139
Abb. 4-11: Reduzierte scharfe Entscheidungstabelle 140
Abb. 4-12: Reduzierte gemischte unscharfe Entschei¬
dungstabelle Hl
VI
Abb. 4-13: Sensitivität unscharfer Bedingungen 145
Abb. 4-14: Eigenschaften des Datenpools P 147
Abb. 4-15: Modifizierter Datenpool als Ergebnis der
detaillierten Vorstufe einer modifizier¬
ten Systemerhebung 150
Abb. 4-16: Verarbeitungsprinzipien scharfer und
unscharfer Daten 151
Abb. 5-1 : Vektordarstellung von drei Deskriptoren 170
Abb. 5-2 : Geclusterte Dokumente mit Clusterzen-
troiden 177
Abb. 5-3 : Zugehörigkeitsfunktion einer linguisti¬
schen Variablen 185
Abb. 5-4 : Unscharfe Inverted-File-Struktur 199
Abb. 5-5 : Systematik unscharfer Techniken zur
Informationswiedergewinnung 211 |
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