Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
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| Hauptverfasser: | , |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Braunschweig [u.a.]
Vieweg + Teubner
2008
|
| Ausgabe: | 4., verb. Aufl. |
| Schriftenreihe: | Studium
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XVIII, 495 S. Ill., graph. Darst. |
| ISBN: | 9783834805041 |
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| adam_text | CHRISTOPH BEIERLE | GABRIELE KERN-LSBERNER METHODEN WISSENSBASIERTER SY
STEME GRUNDLAGEN, ALGORITHMEN, ANWENDUNGEN 4., VERBESSERTE AUFLAGE MIT
147 ABBILDUNGEN STUDIUM VIEWEG+ TEUBNER XLLL INHALTSVERZEICHNIS VORWORT
ZUR 1. AUFLAGE VII VORWORT ZUR 3., IIBERARBEITETEN UND ERWEITERTEN
AUFLAGE IX VORWORT ZUR 4. AUFLAGE XI INHALTSVERZEICHNIS XIII 1
EINLEITURXG 1 1.1 UBER DIESES BUCH 1 1.2 THEMENBEREICHE DES BUCHES 2 2
WISSENSBASIERTE SYSTEME IM UBERBLICK 7 2.1 BEISPICLE FUR WISSENSBASIERTE
SYSTEME 7 2.1.1 GELDABHEBEN AM AUTOMATEN 7 2.1.2 MEDIZINISCHC 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 MEDIZINISCHC 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 WISSENSREPRASENTATION UND INFERENZ 20 3.1
FORMEN DER INFERENZ 20 3.1.1 MENSCHLICH&S SCHLIEFIEN UND INFERENZ 20
3.1.2 CHARAKTORISIERUNG DER INFERENZRELATION NACH PEIRCE 23 3.1.3
DEDUKTIVES SCHLIEBEN 26 3.1.4 UNSICHERES SCHLIEFIEN 26 3.2 LOGISCHE
SYSTEME 28 3.2.1 SIGNATUREN 29 3.2.2 FORMELN 29 3.2.3 INTERPRET AT IONEN
31 3.2.4 ERFIILLUNGSRELATION 32 3.3 EIGENSCHAFTEN KLASSISCH-LOGISCHER
SYSTEME 34 3.3.1 ERFIILLUNGSRELATION UND WAHRHEITSFUNKTIONALITAT 34
3.3.2 MODELLE UND LOGISCHE FOLGERUNG 35 3.3.3 INFERENZREGELN UND
KALKIILE 38 3.3.4 KORREKTHEIT UND VOLLSTANDIGKEIT VON KALKIILEN 30 3.3.5
LOGISCHES FOLGERN DURCH WIDERSPRUCH 40 3.3.6 ENTSCHEIDBARKEITSRESULTATE
41 3.4 LOGISCHE GRUNDLAGEN: AUSSAGENLOGIK 42 3.4.1 SYNTAX 42 INHALT SVER
ZEICHNIS 3.4.2 SEMANTIK 43 3.4.3 AQUIVALENZEN UND NORMALFORMEN 45 3.4.4
WAHRHEITSTAFELN UND ABLEITUNGEN IN DER AUSSAGENLOGIK .... 47 3.5
LOGISCHE GRUNDLAGEN: PRADIKATENLOGIK 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 AQUIVALENZEN 55 3.5.5 ABLEITUNGEN IN DER
PRADIKATENLOGIK 1. STUFE 57 3.5.6 NORMALFORMEN 60 3.5.7 UNIFIKATION 63
3.6 DER RESOLUTIONSKALKIIL 64 3.7 ERWEITERUNGEN 67 3.8 WIE KOMMT DER
DELPHIN IN DEN KARPFENTEICH? 69 4 REGELBASIERTE SYSTEME 72 4.1 WAS SIND
REGELN? 72 4.2 DIE WISSENSBASIS EINES REGELBASIERTEN SYSTEMS 76 4.3
INFERENZ IN EINEM REGELBASIERTEN SYSTEM 79 4.3.1 REGELNETZWERKE - 79
4.3.2 DATENGETRIEBENE INFERENZ (VORWARTSVERKETTUNG) 82 4.3.3
ZIELORIENTIERTE INFERENZ (RUCKWARTSVERKETTUNG) 84 4.4 DAS PROBLEM DER
WIDERSPRUCHLICHKEIT 86 4.5 DIE ERKLARUNGSKOMPONENTE 87 4.6
SIGNALSTEUERUNG IM EISENBAHNVERKEHR DURCH REGELN 88 4.7 MYCIN - EIN
VERALLGEMEINERTES REGELBASIERTES SYSTEM 90 4.8 MODULARITAT UND EFFIZIENZ
REGELBASIERTER SYSTEME - 96 4.9 AUSBLICK 97 5 MASCHINELLES LERNEN 98 5-1
DEFINITION DES LERNENS 98 5.2 KLASSIFIKATION DER ANSATZE ZUM
MASCHINELLEN LERNEN 99 5.2.1 KLASSIFIKATION GEMAFI DER BENUTZTEN
LERNSTRATEGIE 100 5.2.2 KLASSIFIKATION GEMAFI DEM GEIERNTEN TYP VON
WISSEN 104 5.2.3 KLASSIFIKATION GEMAFI DEM ANWENDUNGSBEREICH * 105 5.3
ERLERNEN VON ENTSCHEIDUNGSBAUMEN 105 5.3.1 ENTSCHEIDUNGSBAUME 106 5.3.2
ERZEUGUNG VON REGELN AUS ENTSCHEIDUNGSBAUMEN 108 5.3.3 GENERIEREN VON
ENTSCHEIDUNGSBAUMEN 109 5.3.4 BEWERTUNG DES LERNERFOLGES UND ANWENDUNGEN
115 5.3.5 DIE INDUKTIVEN LERNVERFAHREN ID3 UND C4.5 116 5.4 LERNEN VON
KONZEPTEN 120 5.4.1 EINE KONZEPTLERNAUFGABE * 120 5.4.2 ALLGEMEINE
PROBLEMSTELLUNG 122 5.4.3 REPRESENTATION VON BEISPIELEN UND KONZEPTEN *
124 5.4.4 LERNEN VON KONZEPTEN ALS SUCHPROBLEM 125 5.4.5 VERSIONENRAUME
128 5.4.6 DAS VERSIONENRAUM-LERNVERFAHREN 130 5.4.7 ANWENDUNGSBEISPIEL
132 5.4.8 EIGENSCHAFTEN DES VERSIONENRAUM-LERNVERFAHRENS 137 5.4.9
KONZEPTLEMEN MI T MERKMALSBAUINEN 138 5.5 DATA MINING UND WISSENSFINDUNG
IN DATEN 143 5.5.1 KDD - KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES 143 5.5.2 DER
KDD-PROZESS 145 5.5.3 DATA MINING 146 5.5.4 ASSOZIATIONSREGELN 147 5.5.5
WARENKORBANALYSE 152 FALLBASIERTES SCHLIEFIEN 158 6.1 MOTIVATION 158 6.2
EIN BEISPIEL 159 6.3 FALLBASIERTES SCHLIEBEN UND CBR-SYSTEME 160 6.3.1
GRUNDZIIGE DES FALLBASIERTEN SCHLIEFIENS 160 6.3.2 CBR-SYSTEME 161 6.3.3
ANWENDUNGSGEBIETE DES FALLBASIERTEN SCHLIEFIENS 163 6.3.4 FALLBASIERTES
SCHLIEBEN IM VERGLEICH MIT ANDEREN METHODEN . 164 6.3.5 DIE GRUNDTYPEN
FALLBASIERTEN SCHLIEFIENS 165 6.4 DER PROZESS DES FALLBASIERTEN
SCHLIEFIENS 165 6.4.1 DER CBR-ZYKLUS 165 6.4.2 DIE PROZESSE IM EINZELNEN
166 6.5 DIE REPRASENTATION VON FALLEN 170 6.5.1 DIE KOMPONENTEN EINES
FALLES 171 6.5.2 PROBLEM- UND SITUATIONSBESCHREIBUNG 172 6.5.3 DIE
REPRASENTATION VON LOSUNGEN 173 6-5.4 DAS RESULTAT EINES FALLES 174
6.5.5 METHODEN DER FALLREPRASENTATION 175 6.6 DIE INDIZIERUNG VON FALLEN
176 6.6.1 DAS INDEXVOKABULAR 177 6.6.2 DIE KENNZEICHNUNG EINES FALLES
DURCH INDIZES 179 6.7 SUCHE NACH GEEIGNETEN FALLEN 182 6.8
ORGANISATIONSFORMEN DER FALLBASIS 186 6.9 DIE BESTIMMUNG DER AHNLICHKEIT
188 6.9.1 DIE HAMMING-AHNLICHKEIT 189 6.9.2 DIE GEWICHTETE
HAMMING-AHNLICHKEIT 190 6.9.3 VERALLGEMEINERTE AHNLIRHKEITEN 192 6.9.4
BEISPIEL: AHNLIRHKOITRN IM PATDEX/2 - SYSTEM 196 6.9.5 ANDERE
AHNLICHKOITSBESTIINMUNGEN 199 6.10 ADAPTION 199 6.10.1 SUBMIT
UTIONSMETHODON 2I)0 6.10.2 ANDCRE ADAPTIONSMCTHODEN 202 6.11 WIE EIN
FALLBASIERTES SYSTEM LERNT 203 6.12 EINIGE ABSCHLIEFICNDE BEMCRKUNGEN
201 XVI INHALTSVERZEICHNIS 7 TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME 205 7.1 DIE ROLLE
DES NICHTMONOTONEN SCHLIEFIENS IN DER KI 205 7.2 MONOTONE VS.
NICHTMONOTONE LOGIK 207 7.3 TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME 209 7.4
JUSTIFICATION-BASED TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME - JTMS 211 7.4.1 IN S UND
OUT S - DIE GRUNDBEGRIFFE EINES JTMS 211 7.4.2 DER JTMS-ALGORITHMS 216
7.4.3 ANWENDUNGSBEISPIELE 224 7.4.4 DIE JTMS-INFERENZRELATION 230 7.5
ASSUMPTION-BASED TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME - ATMS 233 7.5.1
GRUNDBEGRIFFE 233 7.5.2 ARBEITSWEISE EINES ATMS 233 7.6 VERSCHIEDENE TMS
IM VERGLEICH 238 7.7 AUSBLICKE 239 8 DEFAULT-LOGIKEN 241 8.1
DEFAULT-LOGIK NACH REITER 241 8.1.1 AUSSEHEN UND BEDEUTUNG EINES
DEFAULTS 241 8.1.2 DIE SYNTAX DER DEFAULT-LOGIK 243 8.1.3 DIE SEMANTIK
DER DEFAULT-LOGIK 245 8.1.4 EIN OPERATIONALER ZUGANG ZU EXTENSIONEN 248
8.1.5 PROZESSBAUME . , 253 8.1.6 BERECHNUNG VON PROZESSBAUMEN 257 8.1.7
EIGENSCHAFTEN DER REITER SCHEN DEFAULT-LOGIK 258 8.1.8 NORMALE DEFAULTS
262 8.2 DIE POOLE SCHE DEFAULT-LOGIK 264 8.3 NICHTMONOTONE
INFERENZRELATIONEN FUR DEFAULT-LOGIKEN 269 8.4 PROBLEME UND ALTERNATIVEN
272 9 LOGISCHES PROGRAMMIEREN UND ANWORTMENGEN 274 9.1 KLASSISCHE
LOGISCHE PROGRAMME 275 9.2 ANFRAGEN UND ANTWORTSUBSTITUTIONEN 275 9.3
RESOLUTION VON HORNKLAUSELN 278 9.3.1 SLD-ABLEITUNGEN 279 9.3.2
BERECHNETE ANTWORTSUBSTITUTIONEN 280 9.3.3 SUCHRAUM BEI DER
SLD-RESOLUTION * 282 9.4 FIXPUNKTSEMANTIK LOGISCHER PROGRAMME 284 9.5
ERWEITERTE LOGISCHE PROGRAMME 285 9.6 DIE STABILE SEMANTIK NORMALER
LOGISCHER PROGRAMME 289 9.7 DIE ANT WORT MENGEN-SEMANTIK ERWEITERTER
LOGISCHER PROGRAMME . 293 9.8 STABILE SEMANTIK UND ANTWORTMENGENSEMANTIK
297 9.9 TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME UND DEFAULT-THEORIEN 299 9.10
ERWEITERUNGEN DER ANTWORTMENGENSEMANTIK 301 9.11 IMPLEMENT AT IONEN UND
ANWENDUNGEN 303 9.12 KRITERIEN ZUR BEURTEILUNG NICHTMONOTONER
INFERENZOPERATIONEN . 303 9.13 RIICKBLICK 305 XV11 10 AKTIONEN UND
PLANEN 307 10.1 PLANEN IN DER BLOCKWELT 307 10.2 LOGISCHE GRUNDLAGEN DES
PLANENS 308 10.3 DER SITUATIONSKALKUL 309 10.3.1 AKTIONEN 309 10.3.2
SITUATIONEN 309 10.3.3 VERANDERUNGEN ZWISCHEN SITUATIONEN 310 10.3.4
AUSFIIHRUNGSBEDINGUNGEN UND EFFEKTAXIOME 310 10.3.5 ZIELBESCHREIBUNGEN
312 10.4 PROBLEME 313 10.4.1 DAS RAHMENPROBLEM 313 10.4.2 DAS
QUALIFIKATIONSPROBLEM 314 10.4.3 DAS VERZWEIGUNGSPROBLEM 314 10.5
PLANGENERIERUNG IM SITUATIONSKALKUL 315 10.6 PLANEN MIT STRIPS 317
10.6.1 ZUSTANDE UND ZIELBESCHREIBUNGEN 317 10.6.2 STRIPS-OPERATOREN 318
10.6.3 PLANEN MIT VORW&RTSSUCHE 320 10.6.4 PLANEN MIT RIICKWARTSSUCHE
320 10.6.5 BEHANDLUNG DES RAHMENPROBLEMS IN STRIPS 323 10.7
NICHTKLASSISCHE PLANUNGSSYSTEME 326 10.8 PLANEN MIT ANTWORTRAENGEN 330
10.8.1 SYSTEME ZUR BERECHNUNG VON ANTWORTMENGEN 330 10.8.2 PLANEN MIT
SMODELS 331 10.8.3 BEHANDLUNG DES RAHMENPROBLEMS 335 10.9 AUSBLICK UND
ANWENDUNGEN 336 11 AGENTEN 338 11.1 DAS KONZEPT DES AGENTEN 338 11.2
ABSTRAKTE AGENTENMODELLE 343 11.2.1 UMGEBUNGEN. AKTIONEN UND LAUFE EINPS
AGENTEN 343 11.2.2 WAHRNEHMUNGEN 315 11.2.3 INNERER ZUSTAND 318 11.2.4
AUFGABE UND ERFOLG EINES AGENTEN 349 11.3 REAKTIVE AGENTEN UND
SCHICHTENARCHITEKTUREN 352 11.4 LOGIKBASIERTE AGENTEN 3O3 11.5
BELIEF-DESIRE-INTENTION-(BDI)-AGENTEN 357 11.5.1 PRAKTISCHES DCNKCU 357
11.5.2 BDI-ARCHITEKTUR 359 11.5.3 PROCEDURAL REASONING SYSTEM (PRS) 362
11.6 MULT IAGENTENSYST ERNE 3( .S 12 QUANTITATIVE METHODEN I -
PROBABILISTISCHE NETZWERKE 365 12.1 UNGCRICHTETC GRAPHEN MARKOV-NETZE
3( (I 12-1.1 SEPARATION IN GRAPIIEN UND PROBABIIISTISCHE I NAHHANGIGKEIT
. . W( 12.1.2 MARKOV-EIGENSCHAFTCN UND MNRKOV-GIAPHON 370 XVIII
INHALTSVERZEICHNIS 12.1.3 KONSTRUKTION VON MARKOV-GRAPHEN 372 12.1.4
POTENTIAL-UND PRODUKTDARSTELLUNGEN 374 12.2 GERICHTETE GRAPHEN -
BAYESSCHE NETZE 380 12.3 INFERENZ IN PROBABILISTISCHEN NETZEN 385 12.3.1
BAYES-NETZE UND POTENTIALDARSTELLUNGEN 385 12.3.2 DER PERMANENTE
CLIQUENBAUM ALS WISSENSBASIS 389 12.3.3 DER ALGORITHMUS VON LAURITZEN
UND SPIEGELHALTER 392 12.3.4 BERIICKSICHTIGUNG FALLSPEZIFISCHER DATEN
396 12.4 BAYESSCHE NETZWERKE IN PRAKTISCHEN ANWENDUNGEN 400 12.5
ERLERNEN BAYESSCHER ISETZE AUS DATEN 401 12.6 PROBABILISTISCHE INFERENZ
UNTER INFORMATIONSTHEORETISCHEN ASPEKTEN4Q2 12.7 WEITERE ANWENDUNGEN 407
12.7.1 PROTEINKLASSIFIKATION MITTELS HIDDEN MARKOV MODELS (HMM) 407
12.7.2 HERZERKRANKUNGEN BEI NEUGEBORENEN 410 12.7.3 SUCHTERKRANKUNGEN
UND PSYCHISCHE STORUNGEN 414 13 QUANTITATIVE METHODEN II -
DEMPSTER-SHAFER-THEORIE, FUZZY- THEORIE UND POSSIBILISTIK 417 13.1
VERALLGEMEINERTE WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE . 417 13.2 DIE
DEMPSTER-SHAFER-THEORIE 419 13.2.1 BASISMAFLE UND GLAUBENSFUNKTIONEN 419
13.2.2 DEMPSTERS KOMBINATIONSREGEL 422 13.2.3 SENSORENAUSWERTUNG IN DER
MOBILEN ROBOTIK MITTELS DEMPSTER-SHAFER-THEORIE 425 13.3 FUZZY-THEORIE
UND POSSIBILISTIK 427 13.3.1 FUZZY-THEORIE 427 13.3.2
POSSIBILITATSTHEORIE 431 13.3.3 EXPERTENSYSTEME MIT FUZZY-REGELN 433 A
WAHRSCHEINLICHKEIT UND INFORMATION 437 A.I DIE WAHRSCHEINLICHKEIT VON
FORMELN 437 A.2 RANDVERTEILUNGEN 442 A.3 BEDINGTE WAHRSCHEINLICHKEITEN
443 A.4 DER SATZ VON BAYES 445 A.5 MEHRWERTIGE AUSSAGENVARIABLE 447 A.6
ABHANGIGKEITEN UND UNABHANGIGKEITEN 449 A.7 DER BEGRIFF DER INFORMATION
. 453 A.8 ENTROPIE 454 B GRAPHENTHEORETISCHE GRUNDLAGEN 458 B.I GRAPHEN
UND CLIQUEN 458 B.2 TRIANGULIERTE GRAPHEN 462 B-3 DIE RUNNING
INTERSECTION PROPERTY RIP 468 B.4 HYPERGRAPHEN 470 LITERATURVERZEICHNIS
473 INDEX 485
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| adam_txt |
CHRISTOPH BEIERLE | GABRIELE KERN-LSBERNER METHODEN WISSENSBASIERTER SY
STEME GRUNDLAGEN, ALGORITHMEN, ANWENDUNGEN 4., VERBESSERTE AUFLAGE MIT
147 ABBILDUNGEN STUDIUM VIEWEG+ TEUBNER XLLL INHALTSVERZEICHNIS VORWORT
ZUR 1. AUFLAGE VII VORWORT ZUR 3., IIBERARBEITETEN UND ERWEITERTEN
AUFLAGE IX VORWORT ZUR 4. AUFLAGE XI INHALTSVERZEICHNIS XIII 1
EINLEITURXG 1 1.1 UBER DIESES BUCH 1 1.2 THEMENBEREICHE DES BUCHES 2 2
WISSENSBASIERTE SYSTEME IM UBERBLICK 7 2.1 BEISPICLE FUR WISSENSBASIERTE
SYSTEME 7 2.1.1 GELDABHEBEN AM AUTOMATEN 7 2.1.2 MEDIZINISCHC 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 MEDIZINISCHC 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 WISSENSREPRASENTATION UND INFERENZ 20 3.1
FORMEN DER INFERENZ 20 3.1.1 MENSCHLICH&S SCHLIEFIEN UND INFERENZ 20
3.1.2 CHARAKTORISIERUNG DER INFERENZRELATION NACH PEIRCE 23 3.1.3
DEDUKTIVES SCHLIEBEN 26 3.1.4 UNSICHERES SCHLIEFIEN 26 3.2 LOGISCHE
SYSTEME 28 3.2.1 SIGNATUREN 29 3.2.2 FORMELN 29 3.2.3 INTERPRET AT IONEN
31 3.2.4 ERFIILLUNGSRELATION 32 3.3 EIGENSCHAFTEN KLASSISCH-LOGISCHER
SYSTEME 34 3.3.1 ERFIILLUNGSRELATION UND WAHRHEITSFUNKTIONALITAT 34
3.3.2 MODELLE UND LOGISCHE FOLGERUNG 35 3.3.3 INFERENZREGELN UND
KALKIILE 38 3.3.4 KORREKTHEIT UND VOLLSTANDIGKEIT VON KALKIILEN 30 3.3.5
LOGISCHES FOLGERN DURCH WIDERSPRUCH 40 3.3.6 ENTSCHEIDBARKEITSRESULTATE
41 3.4 LOGISCHE GRUNDLAGEN: AUSSAGENLOGIK 42 3.4.1 SYNTAX 42 INHALT SVER
ZEICHNIS 3.4.2 SEMANTIK 43 3.4.3 AQUIVALENZEN UND NORMALFORMEN 45 3.4.4
WAHRHEITSTAFELN UND ABLEITUNGEN IN DER AUSSAGENLOGIK . 47 3.5
LOGISCHE GRUNDLAGEN: PRADIKATENLOGIK 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 AQUIVALENZEN 55 3.5.5 ABLEITUNGEN IN DER
PRADIKATENLOGIK 1. STUFE 57 3.5.6 NORMALFORMEN 60 3.5.7 UNIFIKATION 63
3.6 DER RESOLUTIONSKALKIIL 64 3.7 ERWEITERUNGEN 67 3.8 WIE KOMMT DER
DELPHIN IN DEN KARPFENTEICH? 69 4 REGELBASIERTE SYSTEME 72 4.1 WAS SIND
REGELN? 72 4.2 DIE WISSENSBASIS EINES REGELBASIERTEN SYSTEMS 76 4.3
INFERENZ IN EINEM REGELBASIERTEN SYSTEM 79 4.3.1 REGELNETZWERKE - 79
4.3.2 DATENGETRIEBENE INFERENZ (VORWARTSVERKETTUNG) 82 4.3.3
ZIELORIENTIERTE INFERENZ (RUCKWARTSVERKETTUNG) 84 4.4 DAS PROBLEM DER
WIDERSPRUCHLICHKEIT 86 4.5 DIE ERKLARUNGSKOMPONENTE 87 4.6
SIGNALSTEUERUNG IM EISENBAHNVERKEHR DURCH REGELN 88 4.7 MYCIN - EIN
VERALLGEMEINERTES REGELBASIERTES SYSTEM 90 4.8 MODULARITAT UND EFFIZIENZ
REGELBASIERTER SYSTEME - 96 4.9 AUSBLICK 97 5 MASCHINELLES LERNEN 98 5-1
DEFINITION DES LERNENS 98 5.2 KLASSIFIKATION DER ANSATZE ZUM
MASCHINELLEN LERNEN 99 5.2.1 KLASSIFIKATION GEMAFI DER BENUTZTEN
LERNSTRATEGIE 100 5.2.2 KLASSIFIKATION GEMAFI DEM GEIERNTEN TYP VON
WISSEN 104 5.2.3 KLASSIFIKATION GEMAFI DEM ANWENDUNGSBEREICH * 105 5.3
ERLERNEN VON ENTSCHEIDUNGSBAUMEN 105 5.3.1 ENTSCHEIDUNGSBAUME 106 5.3.2
ERZEUGUNG VON REGELN AUS ENTSCHEIDUNGSBAUMEN 108 5.3.3 GENERIEREN VON
ENTSCHEIDUNGSBAUMEN 109 5.3.4 BEWERTUNG DES LERNERFOLGES UND ANWENDUNGEN
115 5.3.5 DIE INDUKTIVEN LERNVERFAHREN ID3 UND C4.5 116 5.4 LERNEN VON
KONZEPTEN 120 5.4.1 EINE KONZEPTLERNAUFGABE * 120 5.4.2 ALLGEMEINE
PROBLEMSTELLUNG 122 5.4.3 REPRESENTATION VON BEISPIELEN UND KONZEPTEN *
124 5.4.4 LERNEN VON KONZEPTEN ALS SUCHPROBLEM 125 5.4.5 VERSIONENRAUME
128 5.4.6 DAS VERSIONENRAUM-LERNVERFAHREN 130 5.4.7 ANWENDUNGSBEISPIEL
132 5.4.8 EIGENSCHAFTEN DES VERSIONENRAUM-LERNVERFAHRENS 137 5.4.9
KONZEPTLEMEN MI T MERKMALSBAUINEN 138 5.5 DATA MINING UND WISSENSFINDUNG
IN DATEN 143 5.5.1 KDD - KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES 143 5.5.2 DER
KDD-PROZESS 145 5.5.3 DATA MINING 146 5.5.4 ASSOZIATIONSREGELN 147 5.5.5
WARENKORBANALYSE 152 FALLBASIERTES SCHLIEFIEN 158 6.1 MOTIVATION 158 6.2
EIN BEISPIEL 159 6.3 FALLBASIERTES SCHLIEBEN UND CBR-SYSTEME 160 6.3.1
GRUNDZIIGE DES FALLBASIERTEN SCHLIEFIENS 160 6.3.2 CBR-SYSTEME 161 6.3.3
ANWENDUNGSGEBIETE DES FALLBASIERTEN SCHLIEFIENS 163 6.3.4 FALLBASIERTES
SCHLIEBEN IM VERGLEICH MIT ANDEREN METHODEN . 164 6.3.5 DIE GRUNDTYPEN
FALLBASIERTEN SCHLIEFIENS 165 6.4 DER PROZESS DES FALLBASIERTEN
SCHLIEFIENS 165 6.4.1 DER CBR-ZYKLUS 165 6.4.2 DIE PROZESSE IM EINZELNEN
166 6.5 DIE REPRASENTATION VON FALLEN 170 6.5.1 DIE KOMPONENTEN EINES
FALLES 171 6.5.2 PROBLEM- UND SITUATIONSBESCHREIBUNG 172 6.5.3 DIE
REPRASENTATION VON LOSUNGEN 173 6-5.4 DAS RESULTAT EINES FALLES 174
6.5.5 METHODEN DER FALLREPRASENTATION 175 6.6 DIE INDIZIERUNG VON FALLEN
176 6.6.1 DAS INDEXVOKABULAR 177 6.6.2 DIE KENNZEICHNUNG EINES FALLES
DURCH INDIZES 179 6.7 SUCHE NACH GEEIGNETEN FALLEN 182 6.8
ORGANISATIONSFORMEN DER FALLBASIS 186 6.9 DIE BESTIMMUNG DER AHNLICHKEIT
188 6.9.1 DIE HAMMING-AHNLICHKEIT 189 6.9.2 DIE GEWICHTETE
HAMMING-AHNLICHKEIT 190 6.9.3 VERALLGEMEINERTE AHNLIRHKEITEN 192 6.9.4
BEISPIEL: AHNLIRHKOITRN IM PATDEX/2 - SYSTEM 196 6.9.5 ANDERE
AHNLICHKOITSBESTIINMUNGEN 199 6.10 ADAPTION 199 6.10.1 SUBMIT
UTIONSMETHODON 2I)0 6.10.2 ANDCRE ADAPTIONSMCTHODEN 202 6.11 WIE EIN
FALLBASIERTES SYSTEM LERNT 203 6.12 EINIGE ABSCHLIEFICNDE BEMCRKUNGEN
201 XVI INHALTSVERZEICHNIS 7 TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME 205 7.1 DIE ROLLE
DES NICHTMONOTONEN SCHLIEFIENS IN DER KI 205 7.2 MONOTONE VS.
NICHTMONOTONE LOGIK 207 7.3 TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME 209 7.4
JUSTIFICATION-BASED TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME - JTMS 211 7.4.1 IN'S UND
OUT'S - DIE GRUNDBEGRIFFE EINES JTMS 211 7.4.2 DER JTMS-ALGORITHMS 216
7.4.3 ANWENDUNGSBEISPIELE 224 7.4.4 DIE JTMS-INFERENZRELATION 230 7.5
ASSUMPTION-BASED TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME - ATMS 233 7.5.1
GRUNDBEGRIFFE 233 7.5.2 ARBEITSWEISE EINES ATMS 233 7.6 VERSCHIEDENE TMS
IM VERGLEICH 238 7.7 AUSBLICKE 239 8 DEFAULT-LOGIKEN 241 8.1
DEFAULT-LOGIK NACH REITER 241 8.1.1 AUSSEHEN UND BEDEUTUNG EINES
DEFAULTS 241 8.1.2 DIE SYNTAX DER DEFAULT-LOGIK 243 8.1.3 DIE SEMANTIK
DER DEFAULT-LOGIK 245 8.1.4 EIN OPERATIONALER ZUGANG ZU EXTENSIONEN 248
8.1.5 PROZESSBAUME . , 253 8.1.6 BERECHNUNG VON PROZESSBAUMEN 257 8.1.7
EIGENSCHAFTEN DER REITER'SCHEN DEFAULT-LOGIK 258 8.1.8 NORMALE DEFAULTS
262 8.2 DIE POOLE'SCHE DEFAULT-LOGIK 264 8.3 NICHTMONOTONE
INFERENZRELATIONEN FUR DEFAULT-LOGIKEN 269 8.4 PROBLEME UND ALTERNATIVEN
272 9 LOGISCHES PROGRAMMIEREN UND ANWORTMENGEN 274 9.1 KLASSISCHE
LOGISCHE PROGRAMME 275 9.2 ANFRAGEN UND ANTWORTSUBSTITUTIONEN 275 9.3
RESOLUTION VON HORNKLAUSELN 278 9.3.1 SLD-ABLEITUNGEN 279 9.3.2
BERECHNETE ANTWORTSUBSTITUTIONEN 280 9.3.3 SUCHRAUM BEI DER
SLD-RESOLUTION * 282 9.4 FIXPUNKTSEMANTIK LOGISCHER PROGRAMME 284 9.5
ERWEITERTE LOGISCHE PROGRAMME 285 9.6 DIE STABILE SEMANTIK NORMALER
LOGISCHER PROGRAMME 289 9.7 DIE ANT WORT MENGEN-SEMANTIK ERWEITERTER
LOGISCHER PROGRAMME . 293 9.8 STABILE SEMANTIK UND ANTWORTMENGENSEMANTIK
297 9.9 TRUTH MAINTENANCE-SYSTEME UND DEFAULT-THEORIEN 299 9.10
ERWEITERUNGEN DER ANTWORTMENGENSEMANTIK 301 9.11 IMPLEMENT AT IONEN UND
ANWENDUNGEN 303 9.12 KRITERIEN ZUR BEURTEILUNG NICHTMONOTONER
INFERENZOPERATIONEN . 303 9.13 RIICKBLICK 305 XV11 10 AKTIONEN UND
PLANEN 307 10.1 PLANEN IN DER BLOCKWELT 307 10.2 LOGISCHE GRUNDLAGEN DES
PLANENS 308 10.3 DER SITUATIONSKALKUL 309 10.3.1 AKTIONEN 309 10.3.2
SITUATIONEN 309 10.3.3 VERANDERUNGEN ZWISCHEN SITUATIONEN 310 10.3.4
AUSFIIHRUNGSBEDINGUNGEN UND EFFEKTAXIOME 310 10.3.5 ZIELBESCHREIBUNGEN
312 10.4 PROBLEME 313 10.4.1 DAS RAHMENPROBLEM 313 10.4.2 DAS
QUALIFIKATIONSPROBLEM 314 10.4.3 DAS VERZWEIGUNGSPROBLEM 314 10.5
PLANGENERIERUNG IM SITUATIONSKALKUL 315 10.6 PLANEN MIT STRIPS 317
10.6.1 ZUSTANDE UND ZIELBESCHREIBUNGEN 317 10.6.2 STRIPS-OPERATOREN 318
10.6.3 PLANEN MIT VORW&RTSSUCHE 320 10.6.4 PLANEN MIT RIICKWARTSSUCHE
320 10.6.5 BEHANDLUNG DES RAHMENPROBLEMS IN STRIPS 323 10.7
NICHTKLASSISCHE PLANUNGSSYSTEME 326 10.8 PLANEN MIT ANTWORTRAENGEN 330
10.8.1 SYSTEME ZUR BERECHNUNG VON ANTWORTMENGEN 330 10.8.2 PLANEN MIT
SMODELS 331 10.8.3 BEHANDLUNG DES RAHMENPROBLEMS 335 10.9 AUSBLICK UND
ANWENDUNGEN 336 11 AGENTEN 338 11.1 DAS KONZEPT DES AGENTEN 338 11.2
ABSTRAKTE AGENTENMODELLE 343 11.2.1 UMGEBUNGEN. AKTIONEN UND LAUFE EINPS
AGENTEN 343 11.2.2 WAHRNEHMUNGEN 315 11.2.3 INNERER ZUSTAND 318 11.2.4
AUFGABE UND ERFOLG EINES AGENTEN 349 11.3 REAKTIVE AGENTEN UND
SCHICHTENARCHITEKTUREN 352 11.4 LOGIKBASIERTE AGENTEN 3O3 11.5
BELIEF-DESIRE-INTENTION-(BDI)-AGENTEN 357 11.5.1 PRAKTISCHES DCNKCU 357
11.5.2 BDI-ARCHITEKTUR 359 11.5.3 PROCEDURAL REASONING SYSTEM (PRS) 362
11.6 MULT IAGENTENSYST ERNE 3( .S 12 QUANTITATIVE METHODEN I -
PROBABILISTISCHE NETZWERKE 365 12.1 UNGCRICHTETC GRAPHEN MARKOV-NETZE
3( (I 12-1.1 SEPARATION IN GRAPIIEN UND PROBABIIISTISCHE I'NAHHANGIGKEIT
. .'W( 12.1.2 MARKOV-EIGENSCHAFTCN UND MNRKOV-GIAPHON 370 XVIII
INHALTSVERZEICHNIS 12.1.3 KONSTRUKTION VON MARKOV-GRAPHEN 372 12.1.4
POTENTIAL-UND PRODUKTDARSTELLUNGEN 374 12.2 GERICHTETE GRAPHEN -
BAYESSCHE NETZE 380 12.3 INFERENZ IN PROBABILISTISCHEN NETZEN 385 12.3.1
BAYES-NETZE UND POTENTIALDARSTELLUNGEN 385 12.3.2 DER PERMANENTE
CLIQUENBAUM ALS WISSENSBASIS 389 12.3.3 DER ALGORITHMUS VON LAURITZEN
UND SPIEGELHALTER 392 12.3.4 BERIICKSICHTIGUNG FALLSPEZIFISCHER DATEN
396 12.4 BAYESSCHE NETZWERKE IN PRAKTISCHEN ANWENDUNGEN 400 12.5
ERLERNEN BAYESSCHER ISETZE AUS DATEN 401 12.6 PROBABILISTISCHE INFERENZ
UNTER INFORMATIONSTHEORETISCHEN ASPEKTEN4Q2 12.7 WEITERE ANWENDUNGEN 407
12.7.1 PROTEINKLASSIFIKATION MITTELS HIDDEN MARKOV MODELS (HMM) 407
12.7.2 HERZERKRANKUNGEN BEI NEUGEBORENEN 410 12.7.3 SUCHTERKRANKUNGEN
UND PSYCHISCHE STORUNGEN 414 13 QUANTITATIVE METHODEN II -
DEMPSTER-SHAFER-THEORIE, FUZZY- THEORIE UND POSSIBILISTIK 417 13.1
VERALLGEMEINERTE WAHRSCHEINLICHKEITSTHEORIE . 417 13.2 DIE
DEMPSTER-SHAFER-THEORIE 419 13.2.1 BASISMAFLE UND GLAUBENSFUNKTIONEN 419
13.2.2 DEMPSTERS KOMBINATIONSREGEL 422 13.2.3 SENSORENAUSWERTUNG IN DER
MOBILEN ROBOTIK MITTELS DEMPSTER-SHAFER-THEORIE 425 13.3 FUZZY-THEORIE
UND POSSIBILISTIK 427 13.3.1 FUZZY-THEORIE 427 13.3.2
POSSIBILITATSTHEORIE 431 13.3.3 EXPERTENSYSTEME MIT FUZZY-REGELN 433 A
WAHRSCHEINLICHKEIT UND INFORMATION 437 A.I DIE WAHRSCHEINLICHKEIT VON
FORMELN 437 A.2 RANDVERTEILUNGEN 442 A.3 BEDINGTE WAHRSCHEINLICHKEITEN
443 A.4 DER SATZ VON BAYES 445 A.5 MEHRWERTIGE AUSSAGENVARIABLE 447 A.6
ABHANGIGKEITEN UND UNABHANGIGKEITEN 449 A.7 DER BEGRIFF DER INFORMATION
. 453 A.8 ENTROPIE 454 B GRAPHENTHEORETISCHE GRUNDLAGEN 458 B.I GRAPHEN
UND CLIQUEN 458 B.2 TRIANGULIERTE GRAPHEN 462 B-3 DIE RUNNING
INTERSECTION PROPERTY RIP 468 B.4 HYPERGRAPHEN 470 LITERATURVERZEICHNIS
473 INDEX 485 |
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