Entwurf und Realisierung des datenbankbasierten Expertensystems FDBES zur Verarbeitung unscharfer Mengen:
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|---|---|
| Format: | Thesis Book |
| Language: | German |
| Published: |
Frankfurt am Main u.a.
Lang
1992
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| Series: | [Europäische Hochschulschriften / 05]
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ii
Inhaltsverzeichnis
Abbildungsverzeichnis v
Verzeichnis der verwendeten Symbole vi
Verzeichnis der Abkürzungen und der Namen der Systemkomponenten ix
1 Einführung j
1.1 Problemstellung und Zielsetzung 1
1.2 Behandlung der Unscharfe und Ungewißheit in Expertensystemen 5
1.3 Grundlagen des datenbankbasierten Expertensystems FDBES 9
1.3.1 Architektur 10
1.3.2 Verlauf des Inferenzprozesses 15
1.3.3 Eigenschaften und Fertigkeiten 18
2 Wissensrepräsentation in FDBES 20
2.1 Überblick über verfügbare fuzzyrelationale Datenmodelle und banken 22
2.2 Repräsentationsmodelle von FDBES 26
2.2.1 Fuzzyrelationales Datenmodell von FFB 26
2.2.2 Repräsentation der Fuzzyproduktionsregeln in FRB 33
2.2.3 Terminologie und Merkmale der Repräsentationsmodelle 35
2.3 Methoden zur Repräsentation der Attributwerte in FDBES 38
2.3.1 Trapezförmige Repräsentation der Zugehörigkeitsfunktionen 40
2.3.2 Funktionale Repräsentation der Zugehörigkeitsfunktionen 43
2.3.3 Diskrete Repräsentation unscharfer Mengen 50
2.3.4 Komplexe RZGs und nicht atomare Attributwerte 54
2.3.4.1 Erweiterung von A(X) = F um einen Modifizierer m 55
2.3.4.2 Erweiterung von A(X) = [m]F um einen Quantifizierer q 61
2.3.4.3 Erweiterung von A([q]X) = [m]F um einen
Wahrheitsgrad t 62
3 Wissensmanipulation und Inferenz 66
3.1 Verfügbare Prozeduren der unscharfen Inferenz 67
3.1.1 Inferenzregeln der Theorie des approximativen Schließens 67
3.1.1.1 Nicht konditionale Inferenzregeln 68
3.1.1.2 Konditionale Inferenzregeln 70
3.1.2 Fuzzy Pattern Matching Technique 81
iii
3.2 Fuzzyinferenzsystem FISC 88
3.2.1 Definition des Inferenzsystems FISC 90
3.2.2 Mustervergleichsoperation in FISC 95
3.2.2.1 Substitutionsmethode des Mustervergleichs 97
3.2.2.2 Mustervergleich auf der Basis der Kardinalität 98
3.2.2.3 Mustervergleich auf der Basis der Integration 100
3.2.3 Fuzzydeduktive Inferenzprozeduren von FISC 112
3.2.4 Weitere Konzepte der Inferenz mit FISC 121
4 Realisierung von FDBES 126
4.1 Theoretische und methodologische Konzepte für die
Implementierung von FDBES 127
4.1.1 Theorie der heterogenen Relationen 127
4.1.1.1 Fuzzyfunktionale Abhängigkeiten 128
4.1.1.2 Redundanz und Normalformen 132
4.1.2 Fuzzyrelationale Algebra 134
4.1.3 Konfliktmenge, Strategie und Evidenzkombination 142
4.2 Zur Implementierung des Inferenzsystems FISC 147
4.2.1 Prozeß der fuzzyrelationalen und deduktiven Inferenz 148
4.2.2 Modelle der Informationsgewinnung 157
4.3 Zur Implementierung von FDBES 161
4.3.1 Auswahl der Implementierungssprache 161
4.3.2 Vorgehensweise der Implementierung 166
5 Betriebliche Einsatzmöglichkeiten 170
5.1 Relevanz der Theorie unscharfer Mengen für die
Entscheidungsunterstützung 171
5.1.1 Planung und Entscheidungsinformation 173
5.1.2 Kostenrechnung als Anwendungsgebiet für die Theorie
unscharfer Mengen 178
5.2 Anwendungsbeispiele für den Einsatz von FDBES 182
5.2.1 Anwendungsbeispiel I 184
5.2.2 Anwendungsbeispiel II 195
iv
6 Zusammenfassung und Aasblick 197
Anhang 202
A.l Theorie unscharfer Mengen 202
A.2 Möglichkeitstheorie 209
A.3 Fuzzyrelation 212
A.4 Linguistische Variable 214
Literaturverzeichnis 216
V
Abbildungsverzdchnis
Abb. 1.1 Architektur des datenbankbasierten Expertensystems FDBES
Abb. 1.2 a) Verlauf der fuzzyrelationalen Inferenz in FDBES
Abb. 1.2 b) Verlauf der fuzzydeduktiven Inferenz in FDBES
Abb. 2.1 Fuzzyrelation R
Abb. 2.2 Heterogenes Modell einer Relation R
Abb. 2.3 Repräsentationsmodell der Fuzzyrelationen in FFB
Abb. 2.4 /ip(u) = t(u; u^ u2, u3 u4)
Abb. 2.5 /iold(u)
Abb. 2.6 F = t(u, Uj, u2, u3, u4)/u
Abb. 2.7 ^(u), /ivery_F(u) und Mvery_very_F(u)
Abb 28 "warm(u)' "indeed_warmW und "very_warm(u)
Abb 29 "slow(u)' "very_slow(u)' "indeed_slow(u) und
'*approximately_slow^u'
Abb. 3.1 Korrekte Schlußfolgerungen im GMP
Abb. 3.2 Korrekte Schlußfolgerungen im GMT
Abb. 3.3 Möglichkeits und Notwendigkeitsgrad der semantischen
Ähnlichkeit zwischen einem Muster M und einem Datum D
Abb. 3.4 /^(u), /ipjCu) und /^(u)
Abb. 3.5 Notwendigkeitsgrade der semantischen Ähnlichkeiten
der Daten Dl, D2 und D3 mit dem Muster M
Abb. 3.6 f * /^(u) du = A + B + C
dl
Abb. 3.7 /ip(u) = t(u; 3.w, 5.x, 8.y, 12.z)
Abb. 4.1 Verlauf der Verarbeitung von Abfragen im
fuzzyrelationalen Inferenzmodus
Abb. 5.1 Bearbeitungs und Schlupfzeit der Bauteile A, B und C |
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