Fallbasiertes Klassifizieren: Methoden, Integration und Evaluation
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Sankt Augustin
Infix
1996
|
| Schriftenreihe: | Dissertationen zur künstlichen Intelligenz
127 |
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Würzburg, Univ., Diss., 1995 |
| Beschreibung: | III, 180 S. graph. Darst. |
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INHALTSVERZEICHNIS
1
EINLEITUNG
1
1.1
EINFUEHRUNG
.
1
1.2
ZIELSETZUNG
.
4
1.3
UEBERSICHT
.
5
1.4
AUFBAU
DER
ARBEIT
.
9
2
EINFUEHRUNG
ZUM
FALLBASIERTEN
KLASSIFIZIEREN
11
2.1
TERMINOLOGIE
.
11
2.2
FALLBASIERTES
SCHLIESSEN
.
12
2.2.1
EINORDNUNG
DES
FALLBASIERTEN
SCHLIESSENS
.
14
2.2.2
VORGEHENSWEISE
.
15
2.2.3
FUNDAMENTALE
PROBLEMSTELLUNGEN
.
18
2.3
KLASSIFIKATION
.
26
2.3.1
PROBLEMEIGENSCHAFTEN
.
27
2.3.2
EINTEILUNG
NACH
WISSENSARTEN
.
27
2.3.3
MECHANISMEN
.
29
2.3.4
ABSTRAKTER
PROBLEMLOESUNGSPROZESS
DER
KLASSIFIKATION
.
30
2.4
UEBERSICHT
UEBER
FALLBASIERTE
KLASSIFIKATIONSSYSTEME
.
30
2.4.1
C
ASEY
.
31
2.4.2
PROTOS
.
33
2.4.3
C
REEK
.
36
2.4.4
PATDEX/2
.
38
2.4.5
FALLBASIERTES
PROBLEMLOESEN
MIT
KOMMERZIELLEN
SHELLS
.
42
2.5
ZUSAMMENFASSUNG
.
43
3
METHODEN
DES
FALLBASIERTEN
KLASSIFIZIERENS
IN
CCC
+
45
3.1
ILLUSTRATION
DER
AUFTRETENDEN
PROBLEME
.
45
3.1.1
PROBLEMSTELLUNG
AUS
SICHT
DES
EXPERTEN
.
46
3.1.2
PROBLEMSTELLUNG
AUS
SICHT
EINES
BENUTZERS
.
50
3.2
TERMINOLOGIE
.
53
3.3
FALLDATEN
.
54
3.3.1
DARSTELLUNG
VON
FAELLEN
.
54
3.3.2
VERWALTUNG
VON
FALLDATEN
.
56
3.3.3
AKQUISITION
VON
FALLDATEN
.
59
II
INHALTSVERZEICHNIS
3.3.4
WARTUNG
UND
PFLEGE
VON
FALLDATEN
.
60
3.4
FUNKTIONALE
BESCHREIBUNG
.
61
3.4.1
VORAUSSETZUNGEN
UND
ANFORDERUNGEN
IN
DER
PRAXIS
.
61
3.4.2
ARCHITEKTURBESCHREIBUNG
.
63
3.5
VORAUSWAHL
.
64
3.5.1
VORAUSWAHL
UEBER
RELEVANTE
MERKMALE
.
65
3.5.2
HILLCLIMBING
UEBER
NACHBARSCHAFTEN
.
67
3.5.3
VORAUSWAHL
PER
K-D-BAUM
.
69
3.5.4
STATISTISCHE
VORAUSWAHL
.
77
3.5.5
VORAUSWAHL
AUF
DER
BASIS
ANDERER
PROBLEMLOESER
.
77
3.5.6
HIERARCHISCHE
FALLSTRUKTUR
.
78
3.5.7
KOMBINATIONEN
VERSCHIEDENER
ANSAETZE
.
79
3.5.8
DISKUSSION
DER
VERSCHIEDENEN
VORAUSWAHLVERFAHREN
.
80
3.6
AUSWAHL
DES
AEHNLICHSTEN
FALLES
.
83
3.6.1
ANFORDERUNGEN
.
84
3.6.2
BEGRIFFSBILDUNG
.
86
3.6.3
ABSTRAKTIONSEBENEN
.
86
3.6.4
MODELLIERUNG
VON
AUSSCHLUSSWISSEN
.
87
3.6.5
UNTERSCHIEDLICHE
RELEVANZ
VERSCHIEDENER
MERKMALE
.
87
3.6.6
BEDEUTUNG
ABNORMER
MERKMALWERTE
.
88
3.6.7
LOESUNGSSPEZIFISCHE
GEWICHTSMODIFIKATION
.
88
3.6.8
YYUNBEKANNTE
"
ODER
YYNICHT
ERFASSTE
"
WERTE
.
89
3.6.9
PARTIELLE
AEHNLICHKEIT
.
89
3.6.10
LOESUNGSSPEZIFISCHE
AEHNLICHKEITSMODIFIKATION
.
93
3.6.11
AEHNLICHKEIT
DURCH
STRUKTURIERUNG
DER
FALLDATEN
.
93
3.6.12
AEHNLICHKEIT
ZWEIER
FAELLE
.
94
3.7
LOESUNGSTRANSFER
.
95
3.7.1
TRANSFER
DER
LOESUNG
DES
EINDEUTIG
AEHNLICHSTEN
FALLES
.
96
3.7.2
MEHRHEITSENTSCHEID
AUS
DEN
AEHNLICHSTEN
LOESUNGEN
.
96
3.7.3
KOMBINATION
AUS
DEN
HAEUFIGSTEN
(TEIL-)LOESUNGEN
.
97
3.8
AKQUISITION
FALLVERGLEICHENDEN
WISSENS
.
97
3.8.1
ATTRIBUTTABELLE
FUER
FALLVERGLEICHENDES
ZUSATZWISSEN
.
99
3.8.2
TABELLEN
ZUR
EINGABE
LOESUNGSSPEZIFISCHEN
WISSENS
.
100
3.9
ADAPTION
DES
AEHNLICHKEITSMASSES
.
100
3.9.1
PROBLEMSTELLUNG
.
101
3.9.2
UEBERSICHT
DER
VORGEHENSWEISE
.
101
3.9.3
DETAILLIERTE
VORGEHENS
WEISE
.
102
4
INTEGRATION
FALLBASIERTEN
KLASSIFIZIERENS
107
4.1
PROBLEMLOESUNGSMETHODEN
FUER
DIE
KLASSIFIKATION
.
108
4.1.1
STATISTISCHE
KLASSIFIKATION
.
108
4.1.2
HEURISTISCHE
KLASSIFIKATION
.
109
4.1.3
UEBERDECKENDE
KLASSIFIKATION
.
111
4.1.4
FUNKTIONALE
KLASSIFIKATION
.
112
4.2
INTEGRATION
FALLBASIERTEN
KLASSIFIZIERENS
MIT
ANDEREN
METHODEN
.
113
4.2.1
ZIELSETZUNG
.
114
4.2.2
VORAUSSETZUNGEN
DER
INTEGRATION
.
115
4.2.3
ARCHITEKTUR
.
117
4.2.4
KONFIGURIERUNG
DER
STEUERUNG
ZUR
UNTERSTUETZUNG
FALLBASIERTEN
KLASSIFIZIERENS.
118
INHALTSVERZEICHNIS
III
4.2.5
SYNERGIEEFFEKTE
DURCH
DIE
INTEGRATION
.
120
4.3
GENERIERUNG
VON
FAELLEN
AUS
ANDEREM
WISSEN
.
121
4.3.1
ERZEUGUNG
VON
FAELLEN
AUF
DER
BASIS
HEURISTISCHEN
WISSENS
.
121
4.3.2
ERZEUGUNG
VON
FAELLEN
AUF
DER
BASIS
UEBERDECKENDEN
WISSENS
.
126
4.3.3
ERZEUGUNG
VON
FAELLEN
AUF
DER
BASIS
FUNKTIONALEN
WISSENS
.
126
5
EVALUATION
FALLBASIERTEN
KLASSIFIZIERENS
127
5.1
PROBLEME
DER
EVALUATION
.
127
5.2
EVALUATIONSDOMAENEN
.
129
5.2.1
PFLANZENBESTIMMUNG
.
129
5.2.2
RHEUMADIAGNOSTIK
.
130
5.2.3
BAUCHSCHMERZDIAGNOSTIK
.
132
5.3
EVALUATION
VERSCHIEDENER
VORAUSWAHLSTRATEGIEN
.
134
5.3.1
FRAGESTELLUNGEN
UND
BEWERTUNGSKRITERIEN
.
134
5.3.2
UNTERSUCHUNGSMETHODIK
.
136
5.3.3
ERGEBNISSE
.
138
5.3.4
ZUSAMMENFASSUNG
UND
DISKUSSION
DER
ERGEBNISSE
.
142
5.4
EVALUATION
DES
AEHNLICHKEITSMASSES
.
143
5.4.1
FRAGESTELLUNGEN
UND
BEWERTUNGSKRITERIEN
.
144
5.4.2
EVALUATION
ANHAND
DER
ANWENDUNG
ZUR
PFLANZENBESTIMMUNG
.
146
5.4.3
EVALUATION
ANHAND
DER
RHEUMADIAGNOSTIK
.
150
5.4.4
EVALUATION
ANHAND
DER
BAUCHSCHMERZDIAGNOSTIK
.
155
5.4.5
ZUSAMMENFASSUNG
UND
DISKUSSION
DER
ERGEBNISSE
.
158
5.5
ZUSAMMENFASSUNG
DER
ERGEBNISSE
.
160
6
ZUSAMMENFASSUNG,
BEWERTUNG
UND
AUSBLICK
163
6.1
ZUSAMMENFASSUNG
UND
BEWERTUNG
.
163
6.2
AUSBLICK
.
166
LITERATURVERZEICHNIS
167
VEROEFFENTLICHUNGSVERZEICHNIS
179 |
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| series | Dissertationen zur künstlichen Intelligenz |
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