Ein Ansatz zur maschinellen Modellierung dynamischer Systeme: ein heuristisches Verfahren zur Ableitung der Struktur und des Transformationsverhaltens dynamischer Systeme
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Düsseldorf
VDI-Verl.
1995
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| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschritt-Berichte VDI / 20]
150 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Karlsruhe, Univ. (TH), Diss., 1994 |
| Beschreibung: | XI, 174 S. Ill., graph. Darst. |
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| adam_text | Titel: Ein Ansatz zur maschinellen Modellierung dynamischer Systeme
Autor: Weinberger, Thomas
Jahr: 1995
Inhaltsverzeichnis V Inhaltsverzeichnis 1 Einleitung.................................................................................................................l 1.1 Problematik der thermischen Abfallbehandlung.......................................................1 1.2 System-und Handlungsmodelle................................................................................4 1.3 Intention der Vorgehensweise...................................................................................5 2 Modellierung (technischer) Systeme ..............................................................9 2.1 Systemdefinitionen....................................................................................................9 2.1.1 Systemeigenschaften...........................................................................................11 2.2 Steuerung / Kontrolle von Systemen.......................................................................12 2.3 Prinzipielle Vorgehensweise zur Systemmodellierung...........................................13
2.3.1 Verfahren zur Datenvorverarbeitung..................................................................15 2.3.2 Verfahren zur Datenanalyse/Segmentierung......................................................16 2.3.3 Klassische Modellierungsmethoden...................................................................19 2.3.3.1 Die analytische (theoretische) Modellierung.................................................19 2.3.3.2 Die experimentelle Modellierung (Identifikation).........................................19 2.3.3.3 Gegenüberstellung theoretische / experimentelle Modellierung....................20 2.3.4 Die heuristische Modellierung............................................................................21 2.3.5 Systemmodellierung - Zusammenfassung..........................................................25 3 Bewertung von KI-Methoden zur Modellierung .....................................26 3.1 Wissensrepräsentation.............................................................................................26
3.1.1 Elementare Wissensrepräsentationsformen............................................. 27 3.1.1.1 Merkmalsvektoren..........................................................................................27 3.1.1.2 Parameter in algebraischen Ausdrücken.........................................................27 3.1.2 Logiken...............................................................................................................28 3.1.2.1 Klassische (zweiwertige) Logik.....................................................................28 3.1.2.2 Fuzzy Logik....................................................................................................28 3.1.2.3 Fuzzy Control.................................................................................................29 3.1.3 Regeln.................................................................................................................30 3.1.4 Strukturierte Objekte...........................................................................................31 3.1.4.1 Semantische Netze.........................................................................................31 3.1.4.2 Rahmen (Frames) / Skripten (Skripts)...........................................................32
VI Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen und Symbole 3.1.4.3 Objektorientierte Ansätze...............................................................................33 3.1.5 Constraints ..........................................................................................................34 3.1.6 Wissensrepräsentation - Zusammenfassung.......................................................35 3.2 Methoden des maschinellen Lernens zur Modellierung..........................................37 3.2.1 TDIDT - Verfahren.............................................................................................39 3.2.2 Die Versionenraum - Methode.....................................:......................................39 3.2.3 BACON.x............................................................................................................40 3.2.4 AQ11 und der AQ-Algorithmus.........................................................................41 3.2.5 Begriffliche Ballung - CLUSTER/2...................................................................42
3.2.6 EPAM, UNIMEM, COBWEB und CLASSIT....................................................43 3.2.7 Symbolische Lernverfahren - Zusammenfassung...............................................46 3.2.8 Neuronale Netze..................................................................................................48 3.2.8.1 Subsymbolische Repräsentationen und parallele Verarbeitung.....................48 3.2.8.2 Automatische Lernfähigkeit interner Repräsentationen.................................49 3.2.8.3 Identifikation dynamischer Systeme durch neuronale Netze.........................50 3.2.8.4 Neuronale Netze - Zusammenfassung............................................................51 3.2.9 Genetische Algorithmen.....................................................................................52 3.2.10 Methoden des maschinellen Lernens zur Modellierung- Zusammenfassung.....54 4 Ansätze aus der Lernpsychologie ..................................................................56
4.1 Kopplung von Umweltreiz und Verhaltensweise....................................................57 4.1.1 Pawlow und das klassische Konditionieren........................................................57 4.1.2 Thorndike und das Lernen durch Versuch und Irrtum........................................57 4.1.3 Guthrie und die Kontiguitätstheorie....................................................................58 4.1.4 Skinner und das Opérante Konditionieren..........................................................59 4.1.5 Reiz-Reaktions-Theorien - Zusammenfassung...................................................59 4.2 Problemtypen und Problemlösungsstrategien (Dörner)...........................................61 4.2.1 Problemtypen......................................................................................................61 4.2.2 Allgemeine Überlegungen zum Problemlosen...................................................62 4.2.3 Die Abbildung von Realitätsbereichen im Gedächtnis.......................................64 4.2.4 Heurismen...........................................................................................................65 4.2.5 Die Organisation der heuristischen Struktur.......................................................66 4.2.6 Strategien zur Lösung von Interpolationsproblemen..........................................67 4.2.7 Problemtypen und Problemlösungsstrategien - Zusammenfassung....................69
Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen und Symbole VU 4.3 Theoretische Ansätze zum «Wissenserwerb».........................................................70 4.3.1 Bewertung der theoretischen Ansätze zum Wissenserwerb...............................71 4.4 Das Prinzip der heuristischen Modellierung............................................................73 5 Das Konzept des C 3 R-Systems .......................................................................76 5.1 Erfassung der Systemdaten (Meßwerte)..................................................................79 5.2 Verarbeitung der Meßwerte.....................................................................................80 5.2.1 Datenvorverarbeitung: Glättung/Filterung der Meßwertkurven.........................80 5.2.1.1 Beschreibung des Verfahrens der gleitenden Mittelung mit Begrenzung......81 5.2.1.2 Bemerkungen zu dem dargestellten Verfahren..............................................82 5.2.2 Segmentierung - Bestimmung
von Segmentierungspunkten..............................83 5.2.2.1 Die Form der Repräsentation der signifikanten Muster.................................85 5.2.3 Algorithmische Beschreibung der Segmentierung.............................................86 5.3 Verarbeitung der signifikanten Muster....................................................................87 5.3.1 Speicherung / Verwaltung der signifikanten Muster..........................................87 5.3.2 Form der Repräsentation der Relationen............................................................87 5.3.3 Die Bildung kausaler Relationen........................................................................87 5.4 Verarbeitung (Strukturierung) der Relationen.........................................................91 5.4.1 Exkurs: Ein iteratives (eindimensionales) Clusterverfahren...............................92 9 5.4.2 Inkrementeller Aufbau der C R-Kausalitätsbäume............................................94 5.4.2.1
Bemerkungen zur Strukturierung der gleichartigen Relationen.....................98 5.5 Interpretation der C 3 R-Kausalitätsbäume..............................................................100 5.5.1 Bewertung der Blätter eines C 3 R-Kausalitätsbaumes......................................100 5.5.2 Auslösung von Interpretationsschritten............................................................101 5.5.3 Bildung prototypischer Kausalitätsaussagen....................................................102 5.6 Verarbeitungsschritte oberhalb der Lernkomponente...........................................103 5.6.1 Verarbeitung der prototypischen Kausalitätsaussagen.....................................103 5.6.2 Darstellung der gelernten Systemstruktur und des abgeleiteten Systemverhaltens ..........................................................................................................106 5.6.2.1 Aufbaueines Kausalitätssgraphen...............................................................106 5.6.2.2 Aufbau der Menge der Transformationsregeln............................................108 5.6.3 Einbindung von Problemlösungsprozessen......................................................109 5.6.4 Versionenführung/Protokollierung...................................................................110 5.7 Die adaptiven dynamischen Systemparameter......................................................111 5.7.1 Abhängigkeitsbeziehungen der Systemparameter............................................112
vni Verzeichnis der verwendeten Abkürzungen und Symbole 5.7.2 Der Glättungsparameter....................................................................................113 5.7.3 Der Veränderungsparameter.............................................................................113 5.7.4 Der Zeithorizont................................................................................................114 5.7.5 Der Clusterparameter........................................................................................114 5.7.6 Die Hysteresefunktion.......................................................................................115 5.7.7 Der Einsatz der Systemparameter zur Fokussierung........................................116 5.7.8 Bemerkungen zur Realisierung des dargestellten Konzeptes...........................118 5.8 Systeminitialisierung / Benutzervorgaben..................... 120 6 Analyse des C 3 R-Systems...............................................................................122
6.1 Komplexität des C 3 R-Systems..............................................................................122 6.1.1 Zeitkomplexität.................................................................................................123 6.1.1.1 Glättung/Filterung der Meßwertkurven.......................................................123 6.1.1.2 Segmentierung (Musterbildung)..................................................................124 6.1.1.3 Relationenbildung........................................................................................124 6.1.1.4 Verarbeitung/Strukturierung der Relationen (C R-Kausalitätsbäume).......126 •3 6.1.1.5 Interpretation der C R-Kausalitätsbäume....................................................127 6.1.1.6 Zeitkomplexität - Zusammenfassung...........................................................128 6.1.2 Speicherplatzbedarf...........................................................................................129 6.1.3 Experimentelle
Komplexitätsabschätzungen....................................................131 6.2 Stärken, Schwächen, Grenzen des C 3 R-Systems..................................................134 7 Empirische Ergebnisse des C 3 R-Systems.................................................137 7.1 Beispiel «Kühlhausexperiment»............................................................................137 7.1.1 Problemstellung................................................................................................137 7.1.2 Experimentelle Ergebnisse des C R-Systems...................................................139 7.1.3 «Kühlhausexperiment» - Zusammenfassung....................................................144 7.2 Beispiel KfK Pilotanlage TAMARA.....................................................................145 7.2.1 Beschreibung der Müllverbrennungsanlage TAMARA...................................145 7.2.2 Experimentelle Ergebnisse des C 3 R-Systems...................................................146 7.2.3 Interpretation der Ergebnisse des TAMARA-Experimentes............................149 7.2.4 Pilotanlage TAMARA - Zusammenfassung.....................................................151 7.3 Potentielle Einsatzgebiete des C 3 R-Systems.........................................................152
Inhaltsverzeichnis IX 8 Zusammenfassung............................................................................................155 8.1 Ausblick und Perspektiven....................................................................................160 Anhang A ..................................................................................................................161 Anhang B..................................................................................................................167 Literatur 168
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| spelling | Weinberger, Thomas Verfasser aut Ein Ansatz zur maschinellen Modellierung dynamischer Systeme ein heuristisches Verfahren zur Ableitung der Struktur und des Transformationsverhaltens dynamischer Systeme Thomas Weinberger Als Ms. gedr. Düsseldorf VDI-Verl. 1995 XI, 174 S. Ill., graph. Darst. txt rdacontent n rdamedia nc rdacarrier Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschritt-Berichte VDI / 20] 150 Zugl.: Karlsruhe, Univ. (TH), Diss., 1994 Wissensrepräsentation (DE-588)4049534-6 gnd rswk-swf Dynamisches System (DE-588)4013396-5 gnd rswk-swf Systementwurf (DE-588)4261480-6 gnd rswk-swf Kausalität (DE-588)4030102-3 gnd rswk-swf Müllverbrennungsanlage (DE-588)4000105-2 gnd rswk-swf Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd rswk-swf (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Kausalität (DE-588)4030102-3 s Systementwurf (DE-588)4261480-6 s Dynamisches System (DE-588)4013396-5 s DE-604 Müllverbrennungsanlage (DE-588)4000105-2 s Wissensrepräsentation (DE-588)4049534-6 s Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 s 20] Verein Deutscher Ingenieure: [Fortschritt-Berichte VDI 150 (DE-604)BV021786833 150 HBZ Datenaustausch application/pdf http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=006689625&sequence=000002&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA Inhaltsverzeichnis |
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