Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Braunschweig [u.a.]
Vieweg
2006
|
| Ausgabe: | 3., erw. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Computational intelligence
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Überarb. und erw. Version des Kurses "Wissensbasierte Systeme" im Fachbereich Informatik an der FernUniv. Hagen Auch als Internetausgabe |
| Beschreibung: | XVI, 489 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 3834800104 9783834800107 |
Internformat
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CHRISTOPH BEIERLE GABRIELE KERN-ISBERNER METHODEN WISSENSBASIERTER
SYSTEME GRUNDLAGEN - ALGORITHMEN - ANWENDUNGEN MIT 135 ABBILDUNGEN 3.,
ERWEITERTE AUFLAGE 3 VIEWEG XI INHALTSVERZEICHNIS VORWORT ZUR 1. AUFLAGE
VII VORWORT ZUR 3., UEBERARBEITETEN UND ERWEITERTEN AUFLAGE IX
INHALTSVERZEICHNIS XI 1 EINLEITUNG 1 1.1 UEBER DIESES BUCH 1 1.2
THEMENBEREICHE DES BUCHES 2 2 WISSENSBASIERTE SYSTEME IM UEBERBLICK 7 2.1
BEISPIELE FUER WISSENSBASIERTE SYSTEME 7 2.1.1 GELDABHEBEN AM AUTOMATEN 7
2.1.2 MEDIZINISCHE DIAGNOSE 9 2.2 WISSENSBASIERTE SYSTEME UND
EXPERTENSYSTEME 11 2.3 EIGENSCHAFTEN VON EXPERTEN UND EXPERTENSYSTEMEN
11 2.4 ZUR GESCHICHTE WISSENSBASIERTER SYSTEME 13 2.5 DAS MEDIZINISCHE
DIAGNOSESYSTEM MYCIN 14 2.6 AUFBAU UND ENTWICKLUNG WISSENSBASIERTER
SYSTEME 16 2.6.1 ARCHITEKTUR EINES WISSENSBASIERTEN SYSTEMS 16 2.6.2
ENTWICKLUNG EINES WISSENSBASIERTEN SYSTEMS 19 3 LOGIKBASIERTE
WISSENSREPRAESENTATION 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 ERFUELLUNGSRELATION 32
3.3 EIGENSCHAFTEN KLASSISCH-LOGISCHER SYSTEME 34 3.3.1
ERFUELLUNGSRELATION UND WAHRHEITSFUNKTIONALITAET 34 3.3.2 MODELLE UND
LOGISCHE FOLGERUNG 35 3.3.3 INFERENZREGELN UND KALKUELE 38 3.3.4
KORREKTHEIT UND VOLLSTAENDIGKEIT VON KALKUELEN 39 3.3.5 LOGISCHES FOLGERN
DURCH WIDERSPRUCH 40 3.3.6 ENTSCHEIDBARKEITSRESULTATE 41 3.4 LOGISCHE
GRUNDLAGEN: AUSSAGENLOGIK 42 3.4.1 SYNTAX 42 XII INHALTSVERZEICHNIS
3.4.2 SEMANTIK 43 3.4.3 AEQUIVALENZEN UND NORMALFORMEN 45 3.4.4
WAHRHEITSTAFELN UND ABLEITUNGEN IN DER AUSSAGENLOGIK . 47 3.5
LOGISCHE GRUNDLAGEN: PRAEDIKATENLOGIK 1. STUFE 47 3.5.1 SIGNATUREN UND
INTERPRETATIONEN 48 3.5.2 TERME UND TERMAUSWERTUNG 50 3.5.3 FORMELN UND
FORMELAUSWERTUNG 51 3.5.4 AEQUIVALENZEN 55 3.5.5 ABLEITUNGEN IN DER
PRAEDIKATENLOGIK 1. STUFE 57 3.5.6 NORMALFORMEN 60 3.5.7 UNIFIKATION 62
3.6 DER RESOLUTIONSKALKUEL 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 REGELNETZWERKE 78 4.3.2
DATENGETRIEBENE INFERENZ (VORWAERTSVERKETTUNG) 81 4.3.3 ZIELORIENTIERTE
INFERENZ (RUECKWAERTSVERKETTUNG) 83 4.4 DAS PROBLEM DER
WIDERSPRUECHLICHKEIT 85 4.5 DIE ERKLAERUNGSKOMPONENTE 86 4.6
SIGNALSTEUERUNG IM EISENBAHNVERKEHR DURCH REGELN 86 4.7 MYCIN - EIN
VERALLGEMEINERTES REGELBASIERTES SYSTEM 89 4.8 MODULARITAET UND EFFIZIENZ
REGELBASIERTER SYSTEME 95 4.9 AUSBLICK 96 5 MASCHINELLES LERNEN 97 5.1
DEFINITION DES LERNENS 97 5.2 KLASSIFIKATION DER ANSAETZE ZUM
MASCHINELLEN LERNEN 98 5.2.1 KLASSIFIKATION GEMAESS DER BENUTZTEN
LERNSTRATEGIE 99 5.2.2 KLASSIFIKATION GEMAESS DEM GELERNTEN TYP VON WISSEN
103 5.2.3 KLASSIFIKATION GEMAESS DEM ANWENDUNGSBEREICH 104 5.3 ERLERNEN
VON ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 104 5.3.1 ENTSCHEIDUNGSBAEUME 105 5.3.2 ERZEUGUNG
VON REGELN AUS ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 107 5.3.3 GENERIEREN VON
ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 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 REPRAESENTATION VON BEISPIELEN UND KONZEPTEN
122 5.4.4 LERNEN VON KONZEPTEN ALS SUCHPROBLEM 123 XM 5.4.5
VERSIONENRAEUME 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 MERKMALSBAEUMEN
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
FALLBASIERTES SCHLIESSEN 155 6.1 MOTIVATION 155 6.2 EIN BEISPIEL 156 6.3
FALLBASIERTES SCHLIESSEN UND CBR-SYSTEME 157 6.3.1 GRUNDZUEGE 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 ANDEREN 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 REPRAESENTATION VON FAELLEN 167 6.5.1 DIE KOMPONENTEN EINES
FALLES 168 6.5.2 PROBLEM- UND SITUATIONSBESCHREIBUNG 169 6.5.3 DIE
REPRAESENTATION VON LOESUNGEN 170 6.5.4 DAS RESULTAT EINES FALLES 171
6.5.5 METHODEN DER FALLREPRAESENTATION 172 6.6 DIE INDIZIERUNG VON FAELLEN
173 6.6.1 DAS INDEXVOKABULAR 174 6.6.2 DIE KENNZEICHNUNG EINES FALLES
DURCH INDIZES 176 6.7 SUCHE NACH GEEIGNETEN FAELLEN 179 6.8
ORGANISATIONSFORMEN DER FALLBASIS 183 6.9 DIE BESTIMMUNG DER AEHNLICHKEIT
185 6.9.1 DIE HAMMING-AEHNLICHKEIT 186 6.9.2 DIE GEWICHTETE
HAMMING-AEHNLICHKEIT 187 6.9.3 VERALLGEMEINERTE AEHNLICHKEITEN 189 6.9.4
BEISPIEL: AEHNLICHKEITEN IM PATDEX/2 - SYSTEM 193 6.9.5 ANDERE
AEHNLICHKEITSBESTIMMUNGEN 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 XIV INHALTSVERZEICHNIS 7 TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME 202 7.1 DIE ROLLE
DES NICHTMONOTONEN 1 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 8.1.1 AUSSEHEN UND BEDEUTUNG EINES
DEFAULTS 236 8.1.2 DIE SYNTAX DER DEFAULT-LOGIK 238 8.1.3 DIE SEMANTIK
DER DEFAULT-LOGIK 240 8.1.4 EIN OPERATIONALER ZUGANG ZU EXTENSIONEN 243
8.1.5 PROZESSBAEUME 248 8.1.6 BERECHNUNG VON PROZESSBAEUMEN 252 8.1.7
EIGENSCHAFTEN DER REITER'SCHEN DEFAULT-LOGIK 253 8.1.8 NORMALE DEFAULTS
257 8.2 DIE POOLE'SCHE DEFAULT-LOGIK 259 8.3 NICHTMONOTONE
INFERENZRELATIONEN FUER 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 RUECKBLICK 300 XV 10 AKTIONEN UND PLANEN
302 10.1 PLANEN IN DER BLOCKWELT 302 10.2 LOGISCHE GRUNDLAGEN DES
PLANENS 303 10.3 DER SITUATIONSKALKUEL 304 10.3.1 AKTIONEN 304 10.3.2
SITUATIONEN 304 10.3.3 VERAENDERUNGEN ZWISCHEN SITUATIONEN 305 10.3.4
AUSFUEHRUNGSBEDINGUNGEN 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 SITUATIONSKALKUEL 310 10.6 PLANEN MIT STRIPS 312
10.6.1 ZUSTAENDE UND ZIELBESCHREIBUNGEN 312 10.6.2 STRIPS-OPERATOREN 313
10.6.3 PLANEN MIT VORWAERTSSUCHE 315 10.6.4 PLANEN MIT RUECKWAERTSSUCHE 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 AUSBLICK UND ANWENDUNGEN 330 11
AGENTEN 332 11.1 DAS KONZEPT DES AGENTEN 332 11.2 ABSTRAKTE
AGENTENMODELLE 337 11.2.1 UMGEBUNGEN, AKTIONEN UND LAEUFE EINES AGENTEN
337 11.2.2 WAHRNEHMUNGEN 339 11.2.3 INNERER ZUSTAND 342 11.2.4 AUFGABE
UND ERFOLG EINES AGENTEN 343 11.3 REAKTIVE AGENTEN UND
SCHICHTENARCHITEKTUREN 346 11.4 LOGIKBASIERTE AGENTEN 347 11.5
BELIEF-DESIRE-INTENTION-(BDI)-AGENTEN 351 11.5.1 PRAKTISCHES DENKEN 351
11.5.2 BDI-ARCHITEKTUR 353 11.5.3 PROCEDURAL REASONING SYSTEM (PRS) 356
11.6 MULTIAGENTENSYSTEME 357 12 QUANTITATIVE METHODEN I *
PROBABILISTISCHE NETZWERKE 359 12.1 UNGERICHTETE GRAPHEN - MARKOV-NETZE
360 12.1.1 SEPARATION IN GRAPHEN UND PROBABILISTISCHE UNABHAENGIGKEIT .
360 12.1.2 MARKOV-EIGENSCHAFTEN UND MARKOV-GRAPHEN 364 XVI
INHALTSVERZEICHNIS 12.1.3 KONSTRUKTION VON MARKOV-GRAPHEN 366 12.1.4
POTENTIAL- UND PRODUKTDARSTELLUNGEN 368 12.2 GERICHTETE GRAPHEN -
BAYESSCHE NETZE 373 12.3 INFERENZ IN PROBABILISTISCHEN NETZEN 378 12.3.1
BAYES-NETZE UND POTENTIALDARSTELLUNGEN 378 12.3.2 DER PERMANENTE
CLIQUENBAUM ALS WISSENSBASIS 383 12.3.3 DER ALGORITHMUS VON LAURITZEN
UND SPIEGELHALTER 385 12.3.4 BERUECKSICHTIGUNG FALLSPEZIFISCHER DATEN 389
12.4 BAYESSCHE NETZWERKE IN PRAKTISCHEN ANWENDUNGEN 393 12.5 ERLERNEN
BAYESSCHER NETZE AUS DATEN 394 12.6 PROBABILISTISCHE INFERENZ UNTER
INFORMATIONSTHEORETISCHEN ASPEKTEN395 12.7 WEITERE ANWENDUNGEN 400
12.7.1 PROTEINKLASSIFIKATION MITTELS HIDDEN MARKOV MODELS (HMM) 400
12.7.2 HERZERKRANKUNGEN BEI NEUGEBORENEN 403 12.7.3 SUCHTERKRANKUNGEN
UND PSYCHISCHE STOERUNGEN 407 13 QUANTITATIVE METHODEN II -
DEMPSTER-SHAFER, FUZZY & CO. 410 13.1 VERALLGEMEINERTE
WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE 410 13.2 DIE DEMPSTER-SHAFER-THEORIE 412
13.2.1 BASISMASSE UND GLAUBENSFUNKTIONEN 412 13.2.2 DEMPSTERS
KOMBINATIONSREGEL 415 13.2.3 SENSORENAUSWERTUNG IN DER MOBILEN ROBOTIK
MITTELS DEMPSTER-SHAFER-THEORIE 418 13.3 FUZZY-THEORIE UND POSSIBILISTIK
420 13.3.1 FUZZY-THEORIE 420 13.3.2 POSSIBILITAETSTHEORIE 424 13.3.3
EXPERTENSYSTEME MIT FUZZY-REGELN 426 A WAHRSCHEINLICHKEIT UND
INFORMATION 430 A.L DIE WAHRSCHEINLICHKEIT VON FORMELN 430 A.2
RANDVERTEILUNGEN 435 A.3 BEDINGTE WAHRSCHEINLICHKEITEN 436 A.4 DER SATZ
VON BAYES 438 A.5 MEHRWERTIGE AUSSAGENVARIABLE 440 A.6 ABHAENGIGKEITEN
UND UNABHAENGIGKEITEN 442 A.7 DER BEGRIFF DER INFORMATION 446 A.8
ENTROPIE 447 B GRAPHENTHEORETISCHE GRUNDLAGEN 451 B.L GRAPHEN UND
CLIQUEN 451 B.2 TRIANGULIERTE GRAPHEN 455 B.3 DIE RUNNING INTERSECTION
PROPERTY RIP 461 B.4 HYPERGRAPHEN 463 LITERATURVERZEICHNIS 467 INDEX 479 |
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CHRISTOPH BEIERLE GABRIELE KERN-ISBERNER METHODEN WISSENSBASIERTER
SYSTEME GRUNDLAGEN - ALGORITHMEN - ANWENDUNGEN MIT 135 ABBILDUNGEN 3.,
ERWEITERTE AUFLAGE 3 VIEWEG XI INHALTSVERZEICHNIS VORWORT ZUR 1. AUFLAGE
VII VORWORT ZUR 3., UEBERARBEITETEN UND ERWEITERTEN AUFLAGE IX
INHALTSVERZEICHNIS XI 1 EINLEITUNG 1 1.1 UEBER DIESES BUCH 1 1.2
THEMENBEREICHE DES BUCHES 2 2 WISSENSBASIERTE SYSTEME IM UEBERBLICK 7 2.1
BEISPIELE FUER WISSENSBASIERTE SYSTEME 7 2.1.1 GELDABHEBEN AM AUTOMATEN 7
2.1.2 MEDIZINISCHE DIAGNOSE 9 2.2 WISSENSBASIERTE SYSTEME UND
EXPERTENSYSTEME 11 2.3 EIGENSCHAFTEN VON EXPERTEN UND EXPERTENSYSTEMEN
11 2.4 ZUR GESCHICHTE WISSENSBASIERTER SYSTEME 13 2.5 DAS MEDIZINISCHE
DIAGNOSESYSTEM MYCIN 14 2.6 AUFBAU UND ENTWICKLUNG WISSENSBASIERTER
SYSTEME 16 2.6.1 ARCHITEKTUR EINES WISSENSBASIERTEN SYSTEMS 16 2.6.2
ENTWICKLUNG EINES WISSENSBASIERTEN SYSTEMS 19 3 LOGIKBASIERTE
WISSENSREPRAESENTATION 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 ERFUELLUNGSRELATION 32
3.3 EIGENSCHAFTEN KLASSISCH-LOGISCHER SYSTEME 34 3.3.1
ERFUELLUNGSRELATION UND WAHRHEITSFUNKTIONALITAET 34 3.3.2 MODELLE UND
LOGISCHE FOLGERUNG 35 3.3.3 INFERENZREGELN UND KALKUELE 38 3.3.4
KORREKTHEIT UND VOLLSTAENDIGKEIT VON KALKUELEN 39 3.3.5 LOGISCHES FOLGERN
DURCH WIDERSPRUCH 40 3.3.6 ENTSCHEIDBARKEITSRESULTATE 41 3.4 LOGISCHE
GRUNDLAGEN: AUSSAGENLOGIK 42 3.4.1 SYNTAX 42 XII INHALTSVERZEICHNIS
3.4.2 SEMANTIK 43 3.4.3 AEQUIVALENZEN UND NORMALFORMEN 45 3.4.4
WAHRHEITSTAFELN UND ABLEITUNGEN IN DER AUSSAGENLOGIK . 47 3.5
LOGISCHE GRUNDLAGEN: PRAEDIKATENLOGIK 1. STUFE 47 3.5.1 SIGNATUREN UND
INTERPRETATIONEN 48 3.5.2 TERME UND TERMAUSWERTUNG 50 3.5.3 FORMELN UND
FORMELAUSWERTUNG 51 3.5.4 AEQUIVALENZEN 55 3.5.5 ABLEITUNGEN IN DER
PRAEDIKATENLOGIK 1. STUFE 57 3.5.6 NORMALFORMEN 60 3.5.7 UNIFIKATION 62
3.6 DER RESOLUTIONSKALKUEL 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 REGELNETZWERKE 78 4.3.2
DATENGETRIEBENE INFERENZ (VORWAERTSVERKETTUNG) 81 4.3.3 ZIELORIENTIERTE
INFERENZ (RUECKWAERTSVERKETTUNG) 83 4.4 DAS PROBLEM DER
WIDERSPRUECHLICHKEIT 85 4.5 DIE ERKLAERUNGSKOMPONENTE 86 4.6
SIGNALSTEUERUNG IM EISENBAHNVERKEHR DURCH REGELN 86 4.7 MYCIN - EIN
VERALLGEMEINERTES REGELBASIERTES SYSTEM 89 4.8 MODULARITAET UND EFFIZIENZ
REGELBASIERTER SYSTEME 95 4.9 AUSBLICK 96 5 MASCHINELLES LERNEN 97 5.1
DEFINITION DES LERNENS 97 5.2 KLASSIFIKATION DER ANSAETZE ZUM
MASCHINELLEN LERNEN 98 5.2.1 KLASSIFIKATION GEMAESS DER BENUTZTEN
LERNSTRATEGIE 99 5.2.2 KLASSIFIKATION GEMAESS DEM GELERNTEN TYP VON WISSEN
103 5.2.3 KLASSIFIKATION GEMAESS DEM ANWENDUNGSBEREICH 104 5.3 ERLERNEN
VON ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 104 5.3.1 ENTSCHEIDUNGSBAEUME 105 5.3.2 ERZEUGUNG
VON REGELN AUS ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 107 5.3.3 GENERIEREN VON
ENTSCHEIDUNGSBAEUMEN 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 REPRAESENTATION VON BEISPIELEN UND KONZEPTEN
122 5.4.4 LERNEN VON KONZEPTEN ALS SUCHPROBLEM 123 XM 5.4.5
VERSIONENRAEUME 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 MERKMALSBAEUMEN
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
FALLBASIERTES SCHLIESSEN 155 6.1 MOTIVATION 155 6.2 EIN BEISPIEL 156 6.3
FALLBASIERTES SCHLIESSEN UND CBR-SYSTEME 157 6.3.1 GRUNDZUEGE 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 ANDEREN 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 REPRAESENTATION VON FAELLEN 167 6.5.1 DIE KOMPONENTEN EINES
FALLES 168 6.5.2 PROBLEM- UND SITUATIONSBESCHREIBUNG 169 6.5.3 DIE
REPRAESENTATION VON LOESUNGEN 170 6.5.4 DAS RESULTAT EINES FALLES 171
6.5.5 METHODEN DER FALLREPRAESENTATION 172 6.6 DIE INDIZIERUNG VON FAELLEN
173 6.6.1 DAS INDEXVOKABULAR 174 6.6.2 DIE KENNZEICHNUNG EINES FALLES
DURCH INDIZES 176 6.7 SUCHE NACH GEEIGNETEN FAELLEN 179 6.8
ORGANISATIONSFORMEN DER FALLBASIS 183 6.9 DIE BESTIMMUNG DER AEHNLICHKEIT
185 6.9.1 DIE HAMMING-AEHNLICHKEIT 186 6.9.2 DIE GEWICHTETE
HAMMING-AEHNLICHKEIT 187 6.9.3 VERALLGEMEINERTE AEHNLICHKEITEN 189 6.9.4
BEISPIEL: AEHNLICHKEITEN IM PATDEX/2 - SYSTEM 193 6.9.5 ANDERE
AEHNLICHKEITSBESTIMMUNGEN 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 XIV INHALTSVERZEICHNIS 7 TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME 202 7.1 DIE ROLLE
DES NICHTMONOTONEN 1 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 8.1.1 AUSSEHEN UND BEDEUTUNG EINES
DEFAULTS 236 8.1.2 DIE SYNTAX DER DEFAULT-LOGIK 238 8.1.3 DIE SEMANTIK
DER DEFAULT-LOGIK 240 8.1.4 EIN OPERATIONALER ZUGANG ZU EXTENSIONEN 243
8.1.5 PROZESSBAEUME 248 8.1.6 BERECHNUNG VON PROZESSBAEUMEN 252 8.1.7
EIGENSCHAFTEN DER REITER'SCHEN DEFAULT-LOGIK 253 8.1.8 NORMALE DEFAULTS
257 8.2 DIE POOLE'SCHE DEFAULT-LOGIK 259 8.3 NICHTMONOTONE
INFERENZRELATIONEN FUER 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 RUECKBLICK 300 XV 10 AKTIONEN UND PLANEN
302 10.1 PLANEN IN DER BLOCKWELT 302 10.2 LOGISCHE GRUNDLAGEN DES
PLANENS 303 10.3 DER SITUATIONSKALKUEL 304 10.3.1 AKTIONEN 304 10.3.2
SITUATIONEN 304 10.3.3 VERAENDERUNGEN ZWISCHEN SITUATIONEN 305 10.3.4
AUSFUEHRUNGSBEDINGUNGEN 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 SITUATIONSKALKUEL 310 10.6 PLANEN MIT STRIPS 312
10.6.1 ZUSTAENDE UND ZIELBESCHREIBUNGEN 312 10.6.2 STRIPS-OPERATOREN 313
10.6.3 PLANEN MIT VORWAERTSSUCHE 315 10.6.4 PLANEN MIT RUECKWAERTSSUCHE 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 AUSBLICK UND ANWENDUNGEN 330 11
AGENTEN 332 11.1 DAS KONZEPT DES AGENTEN 332 11.2 ABSTRAKTE
AGENTENMODELLE 337 11.2.1 UMGEBUNGEN, AKTIONEN UND LAEUFE EINES AGENTEN
337 11.2.2 WAHRNEHMUNGEN 339 11.2.3 INNERER ZUSTAND 342 11.2.4 AUFGABE
UND ERFOLG EINES AGENTEN 343 11.3 REAKTIVE AGENTEN UND
SCHICHTENARCHITEKTUREN 346 11.4 LOGIKBASIERTE AGENTEN 347 11.5
BELIEF-DESIRE-INTENTION-(BDI)-AGENTEN 351 11.5.1 PRAKTISCHES DENKEN 351
11.5.2 BDI-ARCHITEKTUR 353 11.5.3 PROCEDURAL REASONING SYSTEM (PRS) 356
11.6 MULTIAGENTENSYSTEME 357 12 QUANTITATIVE METHODEN I *
PROBABILISTISCHE NETZWERKE 359 12.1 UNGERICHTETE GRAPHEN - MARKOV-NETZE
360 12.1.1 SEPARATION IN GRAPHEN UND PROBABILISTISCHE UNABHAENGIGKEIT .
360 12.1.2 MARKOV-EIGENSCHAFTEN UND MARKOV-GRAPHEN 364 XVI
INHALTSVERZEICHNIS 12.1.3 KONSTRUKTION VON MARKOV-GRAPHEN 366 12.1.4
POTENTIAL- UND PRODUKTDARSTELLUNGEN 368 12.2 GERICHTETE GRAPHEN -
BAYESSCHE NETZE 373 12.3 INFERENZ IN PROBABILISTISCHEN NETZEN 378 12.3.1
BAYES-NETZE UND POTENTIALDARSTELLUNGEN 378 12.3.2 DER PERMANENTE
CLIQUENBAUM ALS WISSENSBASIS 383 12.3.3 DER ALGORITHMUS VON LAURITZEN
UND SPIEGELHALTER 385 12.3.4 BERUECKSICHTIGUNG FALLSPEZIFISCHER DATEN 389
12.4 BAYESSCHE NETZWERKE IN PRAKTISCHEN ANWENDUNGEN 393 12.5 ERLERNEN
BAYESSCHER NETZE AUS DATEN 394 12.6 PROBABILISTISCHE INFERENZ UNTER
INFORMATIONSTHEORETISCHEN ASPEKTEN395 12.7 WEITERE ANWENDUNGEN 400
12.7.1 PROTEINKLASSIFIKATION MITTELS HIDDEN MARKOV MODELS (HMM) 400
12.7.2 HERZERKRANKUNGEN BEI NEUGEBORENEN 403 12.7.3 SUCHTERKRANKUNGEN
UND PSYCHISCHE STOERUNGEN 407 13 QUANTITATIVE METHODEN II -
DEMPSTER-SHAFER, FUZZY & CO. 410 13.1 VERALLGEMEINERTE
WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE 410 13.2 DIE DEMPSTER-SHAFER-THEORIE 412
13.2.1 BASISMASSE UND GLAUBENSFUNKTIONEN 412 13.2.2 DEMPSTERS
KOMBINATIONSREGEL 415 13.2.3 SENSORENAUSWERTUNG IN DER MOBILEN ROBOTIK
MITTELS DEMPSTER-SHAFER-THEORIE 418 13.3 FUZZY-THEORIE UND POSSIBILISTIK
420 13.3.1 FUZZY-THEORIE 420 13.3.2 POSSIBILITAETSTHEORIE 424 13.3.3
EXPERTENSYSTEME MIT FUZZY-REGELN 426 A WAHRSCHEINLICHKEIT UND
INFORMATION 430 A.L DIE WAHRSCHEINLICHKEIT VON FORMELN 430 A.2
RANDVERTEILUNGEN 435 A.3 BEDINGTE WAHRSCHEINLICHKEITEN 436 A.4 DER SATZ
VON BAYES 438 A.5 MEHRWERTIGE AUSSAGENVARIABLE 440 A.6 ABHAENGIGKEITEN
UND UNABHAENGIGKEITEN 442 A.7 DER BEGRIFF DER INFORMATION 446 A.8
ENTROPIE 447 B GRAPHENTHEORETISCHE GRUNDLAGEN 451 B.L GRAPHEN UND
CLIQUEN 451 B.2 TRIANGULIERTE GRAPHEN 455 B.3 DIE RUNNING INTERSECTION
PROPERTY RIP 461 B.4 HYPERGRAPHEN 463 LITERATURVERZEICHNIS 467 INDEX 479 |
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