Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
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Wiesbaden
Vieweg
2003
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| adam_text | Titel: Methoden wissensbasierter Systeme
Autor: Beierle, Christoph
Jahr: 2003
Christoph Beierle
Gabriele Kern-Isberner
Methoden
wissensbasierter
Systeme
Grundlagen - Algorithmen -
Anwendungen
2., überarbeitete und erweiterte Auflage
vieweg
ix
Inhaltsverzeichnis
Vorwort zur 2., erweiterten Auflage vii
Inhaltsverzeichnis ix
1 Einleitung 1
1.1 Über dieses Buch 1
1.2 Themenbereiche des Buches 2
2 Wissensbasierte Systeme im Überblick 6
2.1 Beispiele für wissensbasierte Systeme 6
2.1.1 Geldabheben am Automaten 6
2.1.2 Medizinische Diagnose 8
2.2 Wissensbasierte Systeme und Expertensysteme 10
2.3 Eigenschaften von Experten und Expertensystemen 10
2.4 Zur Geschichte wissensbasierter Systeme 12
2.5 Das medizinische Diagnosesystem MYCIN 13
2.6 Aufbau und Entwicklung wissensbasierter Systeme 16
2.6.1 Architektur eines wissensbasierten Systems 16
2.6.2 Entwicklung eines wissensbasierten Systems 18
3 Logikbasierte Wissensrepräsentation und Inferenz 20
3.1 Formen der Inferenz 20
3.1.1 Menschliches Schließen und Inferenz 20
3.1.2 Charakterisierung der Inferenzrelation nach Peirce 23
3.1.3 Deduktives Schließen 26
3.1.4 Unsicheres Schließen 26
3.2 Logische Systeme 28
3.2.1 Signaturen 29
3.2.2 Formeln 29
3.2.3 Interpretationen 31
3.2.4 Erfüllungsrelation 32
3.3 Eigenschaften klassisch-logischer Systeme 34
3.3.1 Erfüllungsrelation und Wahrheitsfunktionalität 34
3.3.2 Modelle und logische Folgerung 35
3.3.3 Inferenzregeln und Kalküle 38
3.3.4 Korrektheit und Vollständigkeit von Kalkülen 39
3.3.5 Logisches Folgern durch Widerspruch 40
3.3.6 Entscheidbarkeitsresultate 41
3.4 Logische Grundlagen: Aussagenlogik 42
X Inhaltsverzeichnis
3.4.1 Syntax 42
3.4.2 Semantik 43
3.4.3 Äquivalenzen und Normalformen 45
3.4.4 W ahrheitstafeln und Ableitungen in der Aussagenlogik . . . . 47
3.5 Logische Grundlagen: Prädikatenlogik 1. Stufe 47
3.5.1 Signaturen und Interpretationen 48
3.5.2 Tenne und Termauswertung 50
3.5.3 Formeln und Formelauswertung 51
3.5.4 Äquivalenzen 55
3.5.5 Ableitungen in der Prädikatenlogik 1. Stufe 57
3.5.6 Normalformen 60
3.5.7 Unifikation 62
3.6 Der Resolutionskalkül 64
3.7 Erweiterungen 67
3.8 Wie kommt der Delphin in den Karpfenteich? 68
4 Regelbasierte Systeme 71
4.1 Was sind Regeln? 71
4.2 Die Wissensbasis eines regelbasierten Systems 76
4.3 Inferenz in einem regelbasierten System 78
4.3.1 Datengetriebene Inferenz (Vorwärtsverkettung) 80
4.3.2 Zielorientierte Inferenz (Rückwärtsverkettung) 83
4.4 Das Problem der Widersprüchlichkeit 85
4.5 Die Erklärungskomponente 86
4.6 Signalsteuerung im Eisenbahnverkehr durch Regeln 87
4.7 MYCIN - ein verallgemeinertes regelbasiertes System 89
4.8 Modularität und Effizienz regelbasierter Systeme 95
4.9 Ausblick 96
5 Maschinelles Lernen 97
5.1 Definition des Lernens 97
5.2 Klassifikation der Ansätze zum maschinellen Lernen 98
5.2.1 Klassifikation gemäß der benutzten Lernstrategie 99
5.2.2 Klassifikation gemäß dem gelernten Typ von Wissen 103
5.2.3 Klassifikation gemäß dem Anwendungsbereich 104
5.3 Erlernen von Entscheidungsbäumen 104
5.3.1 Entscheidungsbäume 105
5.3.2 Erzeugung von Regeln aus Entscheidungsbäumen 107
5.3.3 Generieren von Entscheidungsbäumen 108
5.3.4 Bewertung des Lernerfolges und Anwendungen 114
5.3.5 Die induktiven Lernverfahren ID3 und C4.5 115
5.4 Lernen von Konzepten 118
5.4.1 Eine Konzeptlernaufgabe 118
5.4.2 Allgemeine Problemstellung 120
5.4.3 Repräsentation von Beispielen und Konzepten 122
5.4.4 Lernen von Konzepten als Suchproblem 123
XI
5.4.5 Versionenräume 126
5.4.6 Das Versionenraum-Lernverfahren 128
5.4.7 Anwendungsbeispiel 130
5.4.8 Eigenschaften des Versionenraum-Lernverfahrens 135
5.4.9 Konzeptlernen mit Merkmalsbäumen 136
5.5 Data Mining und Wissensfindung in Daten 141
5.5.1 KDD - Knowledge Discovery in Databases 141
5.5.2 Der KDD-Prozess 143
5.5.3 Data Mining 144
5.5.4 Assoziationsregeln 145
5.5.5 Warenkorbanalyse 150
6 Fallbasiertes Schließen 155
6.1 Motivation 155
6.2 Ein Beispiel 156
6.3 Fallbasiertes Schließen und CBR-Systeme 157
6.3.1 Grundzüge des fallbasierten Schließens 157
6.3.2 CBR-Systeme 158
6.3.3 Anwendungsgebiete des fallbasierten Schließens 160
6.3.4 Fallbasiertes Schließen im Vergleich mit arideren Methoden . 161
6.3.5 Die Grundtypen fallbasierten Schließens 162
6.4 Der Prozess des fallbasierten Schließens 162
6.4.1 Der CBR-Zyklus 162
6.4.2 Die Prozesse im Einzelnen 163
6.5 Die Repräsentation von Fällen 167
6.5.1 Die Komponenten eines Falles 168
6.5.2 Problem- und Situationsbeschreibung 169
6.5.3 Die Repräsentation von Lösungen 170
6.5.4 Das Resultat eines Falles 171
6.5.5 Methoden der Fallrepräsentation 172
6.6 Die Indizierung von Fällen 173
6.6.1 Das Indexvokabular 174
6.6.2 Die Kennzeichnung eines Falles durch Indizes 176
6.7 Suche nach geeigneten Fällen 179
6.8 Organisationsformen der Fallbasis 183
6.9 Die Bestimmung der Ähnlichkeit 185
6.9.1 Die Hamming-Ähnlichkeit 186
6.9.2 Die gewichtete Hamming-Ähnlichkeit 187
6.9.3 Verallgemeinerte Ähnlichkeiten 189
6.9.4 Beispiel: Ähnlichkeiten im PATDEX/2 - System 193
6.9.5 Andere Ähnlichkeitsbestimmungen 196
6.10 Adaption 196
6.10.1 Substitutionsmethoden 197
6.10.2 Andere Adaptionsmethoden 199
6.11 Wie ein fallbasiertes System lernt 200
6.12 Einige abschließende Bemerkungen 201
Xll Inhaltsverzeichnis
7 Truth Maintenance-Systeme 202
7.1 Die Rolle des nichtmonotonen Schließens in der KI 202
7.2 Monotone vs. nichtmonotone Logik 204
7.3 Truth Maintenance-Systeme 206
7.4 Justification-based Truth Maintenance-Systeme - JTMS 208
7.4.1 In s und Out s - die Grundbegriffe eines JTMS 208
7.4.2 Der JTMS-Algorithmus 213
7.4.3 Anwendungsbeispiele 221
7.4.4 Die JTMS-Inferenzrelation 225
7.5 Assumption-based Truth Maintenance-Systeme - ATMS 228
7.5.1 Grundbegriffe 228
7.5.2 Arbeitsweise eines ATMS 229
7.6 Verschiedene TMS im Vergleich 234
7.7 Ausblicke 235
8 Default-Logiken 236
8.1 Default-Logik nach Reiter 236
1.1 Aussehen und Bedeutung eines Defaults 236
1.2 Die Syntax der Default-Logik 238
1.3 Die Semantik der Default-Logik 240
1.4 Ein operationaler Zugang zu Extensionen 243
1.5 Prozessbäume 248
1.6 Berechnung von Prozessbäumen 252
1.7 Eigenschaften der Reiter schen Default-Logik 253
1.8 Normale Defaults 257
8.2 Die Poole sche Default-Logik 259
8.3 Nichtmonotone Inferenzrelationen für Default-Logiken 264
8.4 Probleme und Alternativen 267
9 Logisches Programmieren und Anwortmengen 269
9.1 Klassische logische Programme 270
9.2 Anfragen und Antwortsubstitutionen 270
9.3 Resolution von Hornklauseln 273
9.3.1 SLD-Ableitungen 274
9.3.2 Berechnete Antwortsubstitutionen 275
9.3.3 Suchraum bei der SLD-Resolution 277
9.4 Fixpunktsemantik logischer Programme 279
9.5 Erweiterte logische Programme 280
9.6 Die stabile Semantik normaler logischer Programme 284
9.7 Die Antwortmengen-Semantik erweiterter logischer Programme . 288
9.8 Stabile Semantik und Antwortmengensemantik 292
9.9 Truth Maintenance-Systeme und Default-Theorien 294
9.10 Erweiterungen der Antwortmengensemantik 296
9.11 Implementationen und Anwendungen 298
9.12 Kriterien zur Beurteilung nichtmonotoner Inferenzoperationen . 298
9.13 Rückblick 300
xiii
10 Aktionen und Planen 302
10.1 Planen in der Blockwelt 302
10.2 Logische Grundlagen des Planens 303
10.3 Der Situationskalkül 304
10.3.1 Aktionen 304
10.3.2 Situationen 304
10.3.3 Veränderungen zwischen Situationen 305
10.3.4 Ausführungsbedingungen und Effektaxiome 305
10.3.5 Zielbeschreibungen 307
10.4 Probleme 308
10.4.1 Das Rahmenproblem 308
10.4.2 Das Qualifikationsproblem 309
10.4.3 Das Verzweigungsproblem 309
10.5 Plangenerierung im Situationskalkül 310
10.6 Planen mit STRIPS 312
10.6.1 Zustände und Zielbeschreibungen 312
10.6.2 STRIPS-Operatoren 313
10.6.3 Planen mit Vorwärtssuche 315
10.6.4 Planen mit Rückwärtssuche 315
10.6.5 Behandlung des Rahmenproblems in STRIPS 318
10.7 Nichtklassische Planungssysteme 320
10.8 Planen mit Antwortmengen 324
10.8.1 Systeme zur Berechnung von Antwortmengen 324
10.8.2 Planen mit SMODELS 325
10.8.3 Behandlung des Rahmenproblems 329
10.9 Autonome Agenten und Anwendungen 330
11 Quantitative Methoden I -- Probabilistische Netzwerke 332
11.1 Ungerichtete Graphen - Markov-Netze 333
11.1.1 Separation in Graphen und probabilistische Unabhängigkeit . 333
11.1.2 Markov-Eigenschaften und Markov-Graphen 337
11.1.3 Konstruktion von Markov-Graphen 339
11.1.4 Potential- und Produktdarstellungen 341
11.2 Gerichtete Graphen - Bayessche Netze 346
11.3 Inferenz in probabilistischen Netzen 351
11.3.1 Bayes-Netze und Potentialdarstellungen 351
11.3.2 Der permanente Cliquenbaum als Wissensbasis 356
11.3.3 Der Algorithmus von Lauritzen und Spiegelhalter 358
11.3.4 Berücksichtigung fallspezifischer Daten 362
11.4 Bayessche Netzwerke in praktischen Anwendungen 366
11.5 Erlernen Bayesscher Netze aus Daten 367
11.6 Probabilistische Inferenz unter informationstheoretischen Aspekten368
11.7 Weitere Anwendungen 373
11.7.1 Proteinklassifikation mittels Hidden Markov Models (HMM) 373
11.7.2 Herzerkrankungen bei Neugeborenen 376
11.7.3 Suchterkrankungen und psychische Störungen 380
XIV Inhaltsverzeichnis
12 Quantitative Methoden II -- Dempster-Shafer, Fuzzy Co. 383
12.1 Verallgemeinerte Wahrscheinlichkeitstheorie 383
12.2 Die Dempster-Shafer-Theorie 385
12.2.1 Basismaße und Glaubensfunktionen 385
12.2.2 Dempsters Kombinationsregel 388
12.2.3 Sensorenauswertung in der mobilen Robotik mittels
Dempster-Shafer-Theorie 391
12.3 Fuzzy-Theorie und Possibilistik 393
12.3.1 Fuzzy-Theorie 393
12.3.2 Possibilitätstheorie 397
12.3.3 Expertensysteme mit Fuzzy-Regeln 399
A Wahrscheinlichkeit und Information 403
A.l Die Wahrscheinlichkeit von Formeln 403
A.2 Randverteilungen 408
A.3 Bedingte Wahrscheinlichkeiten 409
A.4 Der Satz von Bayes 411
A.5 Mehrwertige Aussagenvariable 413
A.6 Abhängigkeiten und Unabhängigkeiten 415
A.7 Der Begriff der Information 419
A.8 Entropie 420
Graphentheoretische Grundlagen 424
B.l Graphen und Cliquen 424
B.2 Triangulierte Graphen 428
B.3 Die running intersection property RIP 434
.4 Hypergraphen 436
Literaturverzeichnis 439
Index 449
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THWS Würzburg Magazin
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