Einführung in intelligente Softwaretechniken: [Elemente moderner Systemarchitektur]
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
München [i.e. Haar] [u.a.]
Prentice Hall
1997
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 299 S.: graph. Darst. |
| ISBN: | 3827295467 |
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VORWORT
13
EINLEITUNG
15
EREIGNISGESTEUERTE
SYSTEME
21
2.1
EINFUEHRUNG
22
2.2
ENTSCHEIDUNGSTABELLEN
23
2.2.1
SCHEMA
EINER
ENTSCHEIDUNGSTABELLE
23
2.2.2
EIN
BEISPIEL
ZU
EINER
ENTSCHEIDUNGSTABELLE
25
2.3
ENDLICHE
AUTOMATEN
27
2.3.1
SCHEMA
EINES
ENDLICHEN
AUTOMATEN
27
2.3.2
EIN
BEISPIEL
ZU
EINEM
ENDLICHEN
AUTOMATEN
29
2.3.3
ABWICKLER
31
2.4
PETRI-NETZE
34
2.4.1
GRUNDLAGEN
DER
PETRI-NETZE
34
2.4.2
EIN
BEISPIEL
ZU
EINEM
PETRI-NETZ
39
2.5
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ANMERKUNGEN
41
2.6
LITERATURANGABEN
42
SOFTWAREGENERATOREN
45
3.1
EINFUEHRUNG
46
3.2
DAS
PRINZIP
VON
GENERATOREN
46
3.2.1
GRUNDSAETZLICHE
FUNKTIONSWEISE
46
3.2.2
GENERATOREN
ALS
TRANSFORMATOREN
48
3.2.3
EINFACHE
GENERATOREN
50
3.2.3.1
ZEICHEN
UND
WORT-FILTER
50
3.2.3.2
TABELLENAUSWERTENDE
GENERATOREN
51
3.3
DIE
ELEMENTE
KOMPLEXER
GENERATOREN
51
3.3.1
SCHEMATISCHER
UEBERBLICK
51
3.3.2
DER
SCANNER
53
3.3.2.1
ERLAEUTERUNGEN
ZUR
ARBEITSWEISE
DES
SCANNERS
53
3.3.2.2
TABELLEN
UND
DATEN
DES
SCANNERS
55
3.3.3
DER
PARSER
56
3.3.3.1
FORMALE
SPRACHEN
56
3.33.2
DER
PROZESS
DES
PARSENS
62
3.3.4
DIE
CODEGENERIERUNG
66
3.4
GENERATOR-GENERATOREN
UND
GENERATORSYSTEME
67
3.4.1
SCHEMA
DER
GENERIERUNG
VON
GENERATOREN
67
3.4.2
DIE
BEDEUTUNG
VON
GENERATORSYSTEMEN
71
3.4.3
EIN
EXISTIERENDES
GENERATORSYSTEM
ALS
BEISPIEL
72
3.5
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ANMERKUNGEN
75
3.6
LITERATURANGABEN
75
GRUNDLAGEN
OBJEKTORIENTIERTER
TECHNIKEN
77
4.1
EINFUEHRUNG
78
4.2
OBJEKTE
UND
ATTRIBUTE
79
4.2.1
OBJEKTE
79
4.2.2
ATTRIBUTE
80
4.3
KLASSEN
UND
VERERBUNG
81
43.1
KLASSEN
81
43.2
EINFACHE
VERERBUNG
82
4.3.3
MEHRFACHE
VERERBUNG
83
4.4
NACHRICHTEN
UND
METHODEN
85
4.4.1
NACHRICHTEN
85
4.4.2
METHODEN
86
4.4.3
VERHALTENSMODELLIERUNG
88
4.4.4
GRUNDPRINZIPIEN
DER
OBJEKTORIENTIERTHEIT
88
4.5
EINFACHE
BEISPIELE
ZUR
OBJEKTORIENTIERUNG
91
4.5.1
FALLUNTERSCHEIDUNGEN
UND
OBJEKTORIENTIERTER
PROGRAMMIERSTIL
91
4.5.2
MESSWERTERFASSUNG
MIT
METHODEN
93
4.6
OBJEKTORIENTIERTE
ARBEITSWEISE
95
4.6.1
DAS
ENTWICKLUNGSMODELL
95
4.6.2
OBJEKTORIENTIERTE
ANALYSE
97
4.6.3
OBJEKTORIENTIERTES
DESIGN
97
4.6.4
OBJEKTORIENTIERTES
PROGRAMMIEREN
98
4.6.5
EVOLUTIONAERES
PROTOTYPING
98
4.6.6
OBJEKTORIENTIERUNG
BEI
DER
ARBEITSORGANISATION
99
INHALTSVERZEICHNIS
4.7
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ANMERKUNGEN
99
4.8
LITERATURANGABEN
101
WISSENSVERARBEITUNG
105
5.1
EINFUEHRUNG
106
5.2
ARBEITSWEISE
REGELBASIERTER
SYSTEME
106
5.2.1
STRUKTUR
UND
VERKETTUNG
VON
REGELN
106
5.2.1.1
GRUNDSTRUKTUR
VON
REGELN
106
5.2.1.2
VORWAERTSVERKETTETE
REGELN
107
5.2.1.3
RUECKWAERTSVERKETTUNG
108
5.2.2
VERGLEICH
VON
VORWAERTS
UND
RUECKWAERTSVERKETTUNG
106
5.2.3
DER
REGELINTERPRETER
109'
5.2.3.1
STRATEGIEN
ZUR
ANWENDUNG
VON
REGELN
110
5.2.3.2
LERNFAEHIGE
REGELBASIERTE
SYSTEME
111
5.2.4
ALGORITHMISCHE
PROBLEMLOESUNG
VERSUS
REGELBASIERTES
SYSTEM
111
5.3
WISSENSREPRAESENTATION
112
5.3.1
KATEGORIEN
DES
WISSENS
112
5.3.2
ARTEN
DER
WISSENSREPRAESENTATION
115
5.3.2.1
VON
DER
DATEN
ZUR
WISSENSVERARBEITUNG
115
5.3.2.2
DATEN
UND
PROGRAMMCODE
115
5.3.2.3
FRAMES
116
5.3.2.4
SCRIPTS
117
5.3.2.5
SEMANTISCHE
NETZE
117
5.3.2.OE
PRAEDIKATENLOGIK
118
5.3.27
SUBSYMBOLISCHE
REPRAESENTATION
118
5.4
PRAEDIKATENLOGIK
UND
LOGISCHE
PROGRAMMIERUNG
119
5.4.1
AUSSAGENLOGIK
119
5.4.1.1
EINFUEHRENDE
BEISPIELE
ZUR
AUSSAGENLOGIK
119
5.4.1.2
WAHRHEITSTAFELN
120
5.4.1.3
LOGISCHE
AEQUIVALENZEN
122
5.4.1.4
LOGISCHE
ABLEITUNGSREGELN
123
5.4.2
PRAEDIKATENLOGIK
124
5.4.2.1
GRUNDLEGENDE
BEGRIFFE
124
5.4.2.2
QUANTOREN
124
5.4.2.3
LOGISCHE
AUSDRUECKE
UND
BEGRIFFE
125
5.4.2.4
WISSENSREPRAESENTATION
DURCH
PRAEDIKATENLOGISCHE
AUSSAGEN
126
5.4.3
LOGISCHES
BEWEISEN
MIT
DEM
RESOLUTIONSVERFAHREN
128
5.4.3.1
GRUNDPRINZIP
DER
RESOLUTION
128
FKJP
5.43.2
UEBERFUEHRUNG
PRAEDIKATENLOGISCHER
AUSSAGEN
IN
KLAUSELFORM
130
5.433
UNIFIKATION
UND
RESOLUTIONSSTRATEGIEN
133
5.4.4
LOGISCHE
PROGRAMMIERUNG
MIT
HORN-KLAUSELN
136
5.4.4.1
HORN-KLAUSELN
136
5AE.4.2
DIE
PROGRAMMIERSPRACHE
PROLOG
137
'SFT
5.4.43
DER
INFERENZPROZESS
BEI
PROLOG
143
5A.4.4
ANMERKUNGEN
ZU
PROLOG
146
5.5
EXPERTENSYSTEME
148
5.5.1
DIE
BASISARCHITEKTUR
VON
EXPERTENSYSTEMEN
148
1
7,',
1
'
5.5.2
DIE
KOMPONENTEN
EINES
EXPERTENSYSTEMS
149
,E
"UE
EI
5.5.3
DIE
ARBEIT
MIT
EINEM
EXPERTENSYSTEM
150
P
5.5.3.1
KNOWLEDGE
ENGINEERING
150
5.5.3.2
ANFRAGEN
AN
EIN
EXPERTENSYSTEM
151
5.6
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ANMERKUNGEN
152
IS
5.7
LITERATURANGABEN
153
6
FUZZY-LOGIK
159
6.1
EINFUEHRUNG
160
6.2
VON
DER
PRAEDIKATENLOGIK
ZUR
FUZZY-LOGIK
161
IS
6.2.1
DIE
WELT
IST
FUZZY
161
AEX
6.2.1.1
UNSCHARFE
BEGRIFFE
161
IS
'
'S
*
!L
I
6.2.1.2
KETTENSCHLUESSE
162
6.2.1.3
LOGISCHE
PARADOXIEN
162
6.2.2
HARTE
UND
WEICHE
REGELN
166
(
1
"V'AR,
1
6.2.2.1
PROBLEME
MIT
HARTEN
REGELN
164
6.2.2.2
DIE
WEICHEN
REGELN
DER
FUZZY-LOGIK
165
6.3
DIE
ELEMENTE
DER
FUZZY-LOGIK
166
6.3.1
MENGENLEHRE
166
6.3.1.1
KLASSISCHE
MENGEN
NACH
CANTOR
166
6.3.1.2
DAS
KONZEPT
DER
FUZZY-MENGEN
169
6.3.1.3
OPERATIONEN
AUF
FUZZY-MENGEN
170
6.3.2
ERWEITERUNGEN
DES
FUZZY-PRINZIPS
177
''
M
'
6.3.2.1
UNSCHARFE
ZAHLEN
UND
INTERVALLE
177
6.3.2.2
UNSCHARFE
RELATIONEN
180
IW
6.4
DIE
STRUKTUR
VON
FUZZY-SYSTEMEN
183
6.4.1
LINGUISTISCHE
VARIABLE
183
6.4.1.1
DAS
KONZEPT
DER
LINGUISTISCHEN
VARIABLEN
183
6.4.1.2
SYSTEMATISIERTE
FUZZY-MENGEN
FUER
LINGUISTISCHE
VARIABLEN
184
6.4.2
FUZZY-IMPLIKATIONEN
185
6.4.2.1
DAS
SCHEMA
DER
FUZZY-MASCHINE
185
6.4.2.2
ANWENDUNG
DER
FUZZY-REGELN
187
6.4.3
FUZZY-REGLER
192
6.4.3.1
DAS
PRINZIP
DER
FUZZY-REGELUNG
192
6.4.3.2
ZUR
ARCHITEKTUR
VON
FUZZY-REGLERN
193
OE.4.3.3
DER
ENTWURF
VON
FUZZY-REGLERN
195
6.5
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ANMERKUNGEN
196
6.6
LITERATURANGABEN
197
7
EVOLUTIONSTECHNIKEN
201
7.1
EINFUEHRUNG
202
7.2
EIN
KURZER
BLICK
AUF
DAS
BIOLOGISCHE
VORBILD
203
7.2.1
GENETIK
203
7.2.1.1
DER
GENETISCHE
CODE
203
7.2.1.2
ZUR
VERERBUNG
204
7.2.2
EVOLUTIONSLEHRE
207
7.2.2.1
MUTATION
UND
SELEKTION
207
7.2.2.2
REKOMBINATION
207
7.2.3
GRUNDLEGENDE
BEGRIFFE
208
7.3
GENETISCHE
ALGORITHMEN
209
7.3.1
DAS
GRUNDLEGENDE
VERFAHREN
209
7.3.2
DIE
CODIERUNG
DES
PROBLEMS
AUF
CHROMOSOMEN
210
7.3.2.1
REPRAESENTATION
DES
ZU
LOESENDEN
PROBLEMS
210
7.3.2.2
CODIERUNGSPROBLEME
212
7.3.3
DIE
ELEMENTE
EINES
GENETISCHEN
ALGORITHMUS
213
7.3.3.1
BEWERTUNGSFUNKTION
UND
FITNESS
213
7.3.3.2
DAS
HEIRATSSCHEMA
214
7.3.3.3
ZUR
REKOMBINATION
214
7.3.3.4
MUTATIONSMECHANISMEN
216
7.3.3.5
SELEKTION
UND
ERSETZUNGSSCHEMA
217
7.3.4
DIE
SUCHE
IM
GENETISCHEN
PARAMETERRAUM
218
7.3.4.1
IMPLIZITE
PARALLELITAET
UND
DAS
SCHEMATA-THEOREM
218
7.3.4.2
KLASSIFIZIERUNGSSYSTEME
219
7.4
7.4.1
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
DIE
(1
+
1)
-
EVOLUTIONSSTRATEGIE
ALS
GRUNDLEGENDES
VERFAHREN
221
221
F
7.4.2
DIE
(|1
#
X,)
-
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
222
7.4.2.1
DIE
(P
+
X)
-
EVOLUTIONSSTRATEGIE
222
7.4.2.2
DIE
(P,
X)
-
EVOLUTIONSSTRATEGIE
224
7.4.3
VERFEINERTE
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
224
-AE
7.4.3.1
REKOMBINATION
225
7.4.3.2
EVOLUTION
MIT
POPULATIONEN
225
7.4.4
DIE
ADAPTIVE
SCHRITTWEITENSTEUERUNG
226
7.4.4.1
ZUR
ROLLE
DER
MUTATIONEN
226
7.4.4.2
SELBSTREGULIERENDE
SCHRITTWEITENANPASSUNG
227
7.4.4.3
7.5
DIE
GAUSS-VERTEILUNG
UND
ZUFALLSZAHLEN
OPTIMIERUNGSTECHNIKEN
IM
VERGLEICH
227
229
7.5.1
KLASSISCHE
OPTIMIERUNGSVERFAHREN
229
AE
7.5.1.1
GRADIENTENVERFAHREN
229
7.5.1.2
GAUSS-SEIDEL-STRATEGIE
230
7.5.1.3
SIMPLEX-VERFAHREN
230
7.5.1.4
MONTE-CARLO-METHODE
231
7.5.2
EVOLUTIONSTECHNIKEN
ALS
SUCHE
IN
GENETISCHEN
PARAMETERRAEUMEN
231
7.5.3
VERGLEICH
VON
GENETISCHEN
ALGORITHMEN
UND
EVOLUTIONSSTRATEGIEN
232
7.6
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ANMERKUNGEN
234
7.7
LITERATURANGABEN
235
NEURONALE
NETZE
240
W
8.1
EINFUEHRUNG
240
8.2
DIE
ELEMENTE
NEURONALER
NETZE
241
8.2.1
GRUNDLAGEN
241
-
J
8.2.1.1
NERVENZELLEN
UND
GEHIRN
241
8.2.1.2
VEKTOREN
UND
MATRIZEN
243
8.2.2
TECHNISCHE
NEURONENMODELLE
245
*
WR
8.2.2.1
MCCULLOCH/PITTS-NEURONEN
245
8.2.2.2
ALLGEMEINES
NEURONENMODELL
246
8.2.3
NEURONALE
NETZWERKE
249
8.2.3.1
EIN
EINFACHES
NEURONALES
NETZ
249
8.2.3.2
DAS
XOR-PROBLEM
250
8.2.3.3
ABSTRAKTIONEN
DURCH
SCHICHTENBILDUNG
253
II
8.2.4
LERNEN
BEI
NEURONALEN
NETZEN
255
8.2.4.1
WARUM
WIRD
GELERNT?
.
255
8.2.4.2
WAS
WIRD
GELERNT?
255
8.2.4.3
WIE
WIRD
GELERNT?
256
8.2.5
KLASSIFIZIERUNG
NEURONALER
NETZE
257
8.3
EINIGE
GRUNDLEGENDE
NEUROARCHITEKTUREN
259
8.3.1
EIN
EINFACHER
ASSOZIATIVSPEICHER
259
8.3.1.1
DAS
SCHEMA
259
8.3.1.2
NEURONALE
NETZE
FUER
ASSOZIATIONEN
263
8.3.2
DAS
PERCEPTRON
264
8.3.2.1
MUSTERERKENNUNG
UND
NEURONALE
NETZE
264
8.3.2.2
ZUR
ARCHITEKTUR
DES
PERCEPTRONS
265
8.3.2.3
LERNEN
BEIM
PERCEPTRON
266
8.3.3
BACKPROPAGATION-NETZWERKE
267
8.3.3.1
ZUR
ARCHITEKTUR
MEHRSCHICHTIGER NETZWERKE
267
8.3.3.2
DAS
BACKPROPAGATION-VERFAHREN
268
8.4
NETZWERKMODELLE
MIT
RUECKKOPPLUNG
272
8.4.1
RUECKGEKOPPELTE
ASSOZIATIVSPEICHER
272
8.4.1.1
DAS
GRUNDPRINZIP
272
8.4.1.2
ZUR
DYNAMIK
RUECKGEKOPPELTER
NETZE
273
8.4.2
HOPFIELD-NETZE
275
8.4.2.1
ZUR
PHYSIK
DER
SPINGLAESER
275
8.4.2.2
DYNAMIK
DER
HOPFIELD-NETZE
276
8.5
ZUSAMMENFASSUNG
UND
ANMERKUNGEN
278
8.6
LITERATURHINWEISE
279
NACHWORT
285
VERZEICHNISSE
286
VERZEICHNIS
DER
ABBILDUNGEN
286
VERZEICHNIS
DER
MERKE-BOXEN
289
VERZEICHNIS
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PSEUDOCODES
290
INDEX
291 |
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