Methoden des Knowledge Engineering: ein Expertensystem für das Wertpapiergeschäft in Banken
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| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
1992
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| Schriftenreihe: | DUV : Wirtschaftswissenschaft
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVIII, 209 S. graph. Darst. |
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| adam_text | Inhalt
Geleitwort V
Vorwort VII
Abbildungs und Tabellenverzeichnis XV
Abkürzungsverzeichnis XVII
1 Ziel, Vorgehensweise und Aufbau der Arbeit 1
1.1 Einordnung und Ziel der Arbeit 1
1.2 Vorgehensweise 3
1.3 Aufbau der Arbeit 3
2 Wissensbasierte Systeme, Wissensakquisition und Knowledge Engineering 6
2.1 Wissensbasierte Systeme und Expertensysteme 6
2.1.1 Begriffsabgrenzung Wissensbasiertes System und Expertensystem 6
2.1.2 Charakteristische Merkmale Wissensbasierter Systeme 9
2.1.2.1 Überblick über charakteristische Merkmale 9
2.1.2.2 Aufgabenstellungen für Wissensbasierte Systeme 10
2.1.2.3 Expertise 14
2.1.2.4 Symbolverarbeitung 16
2.1.2.5 Schlußfolgerungen über sich selbst 19
2.1.2.6 Allgemeine Problemlösungsfähigkeit 21
2.2 Wissensakquisition 23
2.2.1 Begriff der Wissensakquisition 23
2.2.2 Arten der Wissensakquisition 24
2.2.3 Aufgabenbereiche der Wissensakquisition 27
2.3 Knowledge Engineering 29
X
3 Methodologie des Knowledge Engineering 32
3.1 Begriff der Methodologie des Knowledge Engineering 32
3.1.1 Begriff der Methodologie aus wissenschaftstheoretischer Sicht 32
3.1.2 Prinzipien, Methoden, Techniken und Werkzeuge als
Bestandteile einer Methodologie des Knowledge Engineering 32
3.1.3 Orientierungsgrößen bei der Ableitung von Prinzipien des
Knowledge Engineering 33
3.2 Ziele im Software Engineering und Knowledge Engineering 35
3.2.1 Ziele im Software Engineering 35
3.2.2 Ziele im Knowledge Engineering 37
3.2.2.1 Entwicklung eines qualitätsgerechten
Wissensbasierten Systems 37
3.2.2.1.1 Allgemeine Qualitätsmerkmale Wissensbasierter Systeme 37
3.2.2.1.2 Wartungsfreundlichkeit und Flexibilität 39
3.2.2.1.3 Erklärungsfähigkeit 42
3.2.2.2 Durchführung eines effizienten Entwicklungs und
Wartungsprozesses im Knowledge Engineering 44
3.3 Vorgehensmodelle im Software Engineering und
Knowledge Engineering 44
3.3.1 Vorgehensmodelle im Software Engineering 44
3.3.2 Vorgehensmodelle im Knowledge Engineering 48
3.4 Projektmanagement im Software Engineering und
Knowledge Engineering 51
3.4.1 Projektmanagement im Software Engineering 51
3.4.2 Projektmanagement im Knowledge Engineering 52
3.5 Prinzipien im Software Engineering und Knowledge Engineering 53
3.5.1 Prinzipien im Software Engineering 53
3.5.2 Prinzipien im Knowledge Engineering 56
XI
4 Methodologien des Knowledge Engineering 59
4.1 Überblick über Methodologien des Knowledge Engineering und
Auswahl zweier Methodologien 59
4.2 Die KADS Methodologie 60
4.2.1 Theoretischer Unterbau der KADS Methodologie 60
4.2.2 Life Cycle Modell der KADS Methodologie 62
4.2.3 Analysemodell 65
4.2.3.1 Konzeptuelles Modell 65
4.2.3.2 Spezifikation der Requirements 72
4.2.4 Interpretationsmodelle und Generic Tasks 73
4.2.4.1 Bibliothek genetischer Interpretationsmodelle 73
4.2.4.2 Heuristische Klassifikation nach Clancey 77
4.2.5 Design Modell 79
4.2.6 Tools im Rahmen der KADS Methodologie 81
4.2.7 Beurteilung der KADS Methodologie 82
4.3 Generic Task Ansatz 86
4.3.1 Theoretischer Unterbau 86
4.3.2 Generic Tasks in der Diagnose 87
4.3.3 Generic Tasks in der Diagnose und
Heuristische Klassifikation nach Clancey 88
4.3.4 Der Generic Task Toolset 89
4.3.5 Beurteilung des Generic Task Ansatzes 90
4.4 Vergleich der KADS Methodologie mit dem Generic Task Ansatz 92
XII
5 Entwurf eines Vorgehensmodells zur Entwicklung
Wissensbasierter Systeme 94
5.1 Darstellung und kritische Diskussion ausgewählter
Vorgehensmodelle aus der Literatur 94
5.1.1 Vorgehensmodell nach Lebsanft 94
5.1.2 Vorgehensmodell nach König/Behrendt 96
5.1.3 Vorgehensmodell nach Kurbel 100
5.2 Auswahl und Modifikation eines Vorgehensmodells 102
5.3 Verfeinerung des modifizierten Vorgehensmodells 105
5.3.1 Konzeption 105
5.3.1.1 Gliederung und Ziel der Konzeptionsphase 105
5.3.1.2 Analyse der Problemstellung 106
5.3.1.3 Identifikation der Projektbeteiligten 110
5.3.1.4 Identifikation der Ressourcen 113
5.3.1.5 Analyse der Kosten und Nutzen 117
5.3.1.5.1 Besondere Problematik von Kosten Nutzen Analysen
für Wissensbasierte Systeme !17
5.3.1.5.2 Kosten 117
5.3.1.5.3 Nutzeffekte 119
5.3.2 Wissenserhebung 122
5.3.3 Wissensanalyse und interpretation 126
5.3.4 Wissensoperationalisierung: Implementierung 127
5.3.5 Abnahme und Diskussion 128
5.3.6 Integration und Einführung 132
XIII
6 Methodische Entwicklung eines XPS zur Unterstützung der
Anlageberatung in Kreditinstituten 137
6.1 Konzeption 137
6.1.1 Beschreibung des Kooperationspartners 137
6.1.2 Analyse der Problemstellung 138
6.1.2.1 Problemdefinition 138
6.1.2.2 Analyse der Problemstruktur 141
6.1.2.3 Zerlegung der Problemstellung in Teilprobleme 143
6.1.2.4 Konstruktion des Wirklichkeitsmodells 144
6.1.3 Identifikation der Projektbeteiligten 147
6.1.4 Identifikation der Ressourcen 149
6.1.5 Analyse der Kosten und Nutzen 150
6.1.5.1 Analyse der Kosten 151
6.1.5.2 Analyse der Nutzeffekte 152
6.2 Wissenserhebung 157
6.2.1 Auswahl von Wissenserhebungstechniken 157
6.2.2 Durchführung der Wissenserhebung und Erstellung der
Wissensprotokolle 158
6.3 Wissensanalyse und interpretation 161
6.3.1 Domänenebene 162
6.3.2 Inferenzebene 165
6.3.3 Task Struktur 168
6.4 Wissensoperationalisierung: Implementierung 169
6.4.1 Kurzbeschreibung des Entwicklungswerkzeuges 169
6.4.2 Umsetzung des Konzeptuellen Modells in eine operationale Form 170
6.4.3 Modularisierung 171
6.4.4 Kodierung und Test 172
XIV
6.5 Abnahme und Diskussion 174
6.5.1 Validierung von ABASS 174
6.5.2 Beurteilung der Benutzungsoberfläche 175
6.5.3 Beurteilung der Erklärungskomponente 177
6.6 Integration und Einführung 178
7 Zusammenfassung der Ergebnisse und Ausblick 181
7.1 Zusammenfassung der Ergebnisse 181
7.2 Ausblick auf zukünftige Entwicklungen 182
7.2.1 Weiterentwicklung von ABASS 182
7.2.2 Weiterentwicklung einer Methodologie des
Knowledge Engineering 183
Literaturverzeichnis 187
Abbildungs und Tabellenverzeichnis
1. Abbildungsverzeichnis:
Abb. 2 1: Strukturiertheit von Problemstellung und Modell
Abb. 2 2: Symbolische Wissensrepräsentation in regelbasierten Systemen
Abb. 2 3: Aufbau von Wissensbasierten Systemen
Abb. 2 4: Grundmodell der Wissensakquisition
Abb. 2 5: Logische Phasen der Wissensakquisition
Abb. 2 6: Knowledge Engineering
Abb. 3 1: Software Life Cycle
Abb. 3 2: Vorgehensmodell zur Entwicklung von WBS nach Harmon und King
Abb. 4 1: Entwicklungskurve Wissensbasierter Systeme
Abb. 4 2: Life Cycle Modell der KADS Methodologie
Abb. 4 3: Basiskomponenten in der Analysephase des Life Cycle Modells
Abb. 4 4: Interne und externe Analyseaktivitäten
Abb. 4 5: Modelle und der Entwicklungsraum ( development space ) von WBS
Abb. 4 6: Das Vier Ebenen Modell der KADS Methodologie
Abb. 4 7: Domänenebene des PC Beraters
Abb. 4 8: Inferenzstruktur des PC Beraters
Abb. 4 9: Task Struktur des PC Beraters
Abb. 4 10: Entwicklung eines Konzeptuellen Modells durch Kombination und
Adaption von Interpretationsmodellen
Abb. 4 11: Taxonomie der Interpretationsmodelle
Abb. 4 12: Inferenzstruktur der Heuristischen Klassifikation
Abb. 4 13: Beispiel für eine Heuristische Klassifikation in der Anlageberatung
Abb. 4 14: Design Prozeß
XVI
Abb. 4 15: Mögliche Entwicklung der Analysephase für integrierte Systeme
Abb. 5.1: Vorgehensmodell nach Lebsanft
Abb. 5 2: Erweitertes Grundmodell des Software Engineering nach König/Behrendt
Abb. 5 3: Expert System Engineering
Abb. 5 4: Vorgehensmodell nach Kurbel
Abb. 5 5: Modifiziertes Vorgehensmodell in Anlehnung an Kurbel
Abb. 5 6: Nutzeffekte von WBS
Abb. 5 7: Wissenserhebungstechniken
Abb. 5 8: Rahmenmodell für die Untersuchung von Wissenserhebungstechniken und
Wissensakquisitionstools
Abb. 6 1: Wirklichkeitsmodell der Problemstellung Anlageberatung
Abb. 6 2: Erstes Interview, Fragen zur Domäne
Abb. 6 3: Domänenebene von ABASS
Abb. 6 4: Informationen zu Märkten, Branchen und Unternehmen
Abb. 6 5: Anlagekategorien
Abb. 6 6: Anlagekategorien nach Risikohaltigkeit
Abb. 6 7: Inferenzstruktur von ABASS
Abb. 6 8: Task Struktur von ABASS
Abb. 6 9: Wissensbasen in ABASS
Abb. 6 10: Fragebogen zur Erhebung von Testfällen
2. Tabellenverzeichnis:
Tab. 2 1: Arten der Wissensakquisition
Tab. 6.1: Anlagebedarf des Kunden
Tab. 6.2: Heuristiken aufgrund des Anlageziels und der Risikobereitschaft des
Kunden
|
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