Holdings: Methoden wissensbasierter Systeme

Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen

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Bibliographic Details
Main Authors:	Beierle, Christoph 1954- (Author), Kern-Isberner, Gabriele 1956- (Author)
Format:	Book
Language:	German
Published:	Braunschweig [u.a.] Vieweg 2006
Edition:	3., erw. Aufl.
Series:	Computational intelligence
Subjects:	Wissensbasiertes System Lehrbuch
Online Access:	Inhaltstext Inhaltsverzeichnis
Item Description:	Überarb. und erw. Version des Kurses "Wissensbasierte Systeme" im Fachbereich Informatik an der FernUniv. Hagen Auch als Internetausgabe
Physical Description:	XVI, 489 S. Ill., graph. Darst.
ISBN:	3834800104 9783834800107

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adam_text	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
adam_txt	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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