Methoden wissensbasierter Systeme: Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen
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Braunschweig [u.a.]
Springer Vieweg
2014
|
| Edition: | 5., überarb. und erw. Aufl. |
| Series: | Lehrbuch
Computational Intelligence |
| Subjects: | |
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| Physical Description: | XVI, 545 S. Ill., graph. Darst. |
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Inhaltsverzeichnis
Vorwort zur 1. Auflage
vii
Vorwort zur 5., überarbeiteten und erweiterten Aurlage ix
Inhaltsverzeichnis xi
1 Einleitung 1
1.1 Über dieses Buch........................... 1
1.2 Themenbereiche des Buches..................... 2
2 Wissensbasierte Systeme im Überblick 7
2.1 Beispiele für wissensbasierte Systeme................ 7
2.1.1 Geldabheben am Automaten..................
V
2.1.2 Medizinische Diagnose......., , . . ,.......... 9
2.2 Wissens basierte Systeme und Expertensysteme......... . 11
2.3 Eigenschaften von Experten und Elxpertensysteinen....... 11
2.4 Zur Geschichte wissensbasierter Systeme.............. 13
2.5 Das medizinische Diagnosesystem MYCTN............. 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 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 Erfüllungorelation und VVahrheitßfunktionalität ,..,,.,. 34
3.3.
Я
Modelle und logische Folgerung ................. 35
3.3.3 tnferenzregeln und Kalküle................... 38
3.3.4 Korrektheit und Vollständigkeit von Kalkülen......... 39
3.3.5 Logisches Folgern durch Widerspruch............. 40
3.3.6 Entseheidbarkeitsresultate.................... 41
3.4 Logische Grundlagen; Aussagenlogik................ 42
3.4.1 Syntax............................... 42
3.4.2 Semantik............................. 43
xii Inhaltsverzeichnis
3.4.3 Äquivalenzen und Normalformen................ 45
3.4.4 Wahrheitstafeln und Ableitungen in der Aussagenlogik .... 47
3.5 Logische Grundlagen: Prädikatenlogik 1. Stufe.......... 47
3.5.1 Signaturen und Interpretationen................ 48
3.5.2
Terme
und Termauswertung................... 50
3.5.3 Formeln und Förmelauswertung................. 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............................ 63
3.6 Der Resolutionskalkül........................ 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 (Vorwärtsverkettung)........ 82
4.3.3 Zielorientierte Inferenz (Rückwärtsverkettung) ........ 84
4.4 Das Problem der Widersprüchlichkeit............... 86
4.5 Die Erklärungskomponente..................... 87
4.6 Signalsteuerung im Eisenbahnverkehr durch Regeln........ 88
4.7 MYCIN - ein verallgemeinertes regelbasiertes System...... 90
4.8 Modularität und Effizienz regelbasierter Systeme......... 96
4.9 Ausblick................................ 97
5 Maschinelles Lernen 98
5.1 Definition des Lernens........................ 98
5.2 Klassifikation der Ansätze zum maschinellen Lernen....... 99
5.2.1 Klassifikation gemäß der benutzten Lernstrategie....... 100
5.2.2 Klassifikation gemäß dem gelernten Typ von Wissen..... 104
5.2.3 Klassifikation gemäß dem Anwendungsbereich......... 105
5.3 Erlernen von Entscheidungsbäumen................ 105
5.3.1 Entscheidungsbäume....................... 106
5.3.2 Erzeugung von Regeln aus Entscheidungsbäumen....... 108
5.3.3 Generieren von Entscheidungsbäumen............. 109
5.3.4 Bewertung des Lernerfolges und Anwendungen........
Ilo
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 Repräsentation von Beispielen und Konzepten......... 124
5.4.4 Lernen von Konzepten als Suchproblem............ 125
5.4.5 Versionenräume.......................... 128
Inhaltsverzeichnis_________________________________________________ xiii
5.4.6 Das Versionenraum-Lernverfahren............... 130
5.4.7 Anwendungsbeispiel....................... 132
5.4.8 Eigenschaften des Versionenraum-Lemverfahrens....... 137
5.4.9 Konzeptlernen mit Merkmalsbäumen.............. 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........................ 153
6
Fallbasiertes Schließen 158
6.1 Motivation.............................. 158
6.2 Fall basiertes Schließen und CBR-Systeme............. 160
6.3 Der CBR-Zykius........................ ... 165
6.4 Die Repräsentation von Fällen................... 169
6.5 Die Indiaierung von Fällen .................... .
Г/Ь
6.6 Suche nach geeigneten Fällen ....,,....,.,,....,. 181
6.7 Organisationsformen der Fallbasis................. 184
6.8 Die Bestimmung der Ähnlichkeit.................. 186
6.9 Adaption............................... 197
6.10 Wie ein fallbasiertes System lernt.................. 201
6.11 Abschließende Bemerkungen und weiterführende Literatur .... 202
7
Truth Maintenance-
Sys t
eme
204
7.1 Die Rolle des nichtmonotonen Schließens in der KI........ 204
7.2 Monotone
vs.
nichtmonotone Logik................. 206
7.3
Truth
Maintenance-Système.....................
208
7.4
Justification-based Truth
Maintenance-Système
-
JTMS
..... 210
7.4.1 In s und
Out s
-
die
Grundbegriffe eines JTMS........ 210
7.4.2 Der JTMS-Algorithmus..................... 215
7.4.3 Anwendungsbeispiele....................... 223
7.4.4 Die JTMS-Inferenzrelation................... 229
7.5
Assumption-based Truth Maintenance-
Systeme -
ATMS
..... 232
7.5.1 Grundbegriffe....... .................... 232
7.5.2 Arbeitsweise eines
ATA ÍS
.................... 232
7.6 Verschiedene TMS im Vergleich................... 23V
7.7 Ausblicke............................... 238
8
Default
•Logiken
8.1 Default-Logik nach Reiter . ,................... . 239
8.1.1 Aussehen und Bedeutung eines
Defaults
............ 239
8.1.2 Die Syntax der Defeult-Logik.................. 241
8.1.3 Die Semantik der Default-Logik................. 243
8.1.4 Ein
operaţionalei1
Zugang zu Extensionen........... 246
8.1.5 Prozessbäume........................... 251
8.1.6 Berechnung von Prozessbäumen ................ 255
xiv Inhaltsverzeichnis
8.1.7 Eigenschaften der Reiter schen Default-Logik......... 256
8.1.8 Normale
Defaults
......................... 260
8.2 Die Poole sche Default-Logik.................... 262
8.3 Nichtmonotone Inferenzrelationen für Default-Logiken...... 267
8.4 Probleme und Alternativen..................... 270
9 Logisches Programmieren und Anwortmengeii 272
9.1 Klassische logische Programme................... 273
9.2 Anfragen und Antwortsvibstitutionen................ 273
9.3 Resolution von Hornklauseln.................... 276
9.3.1 SLD-Ableitungen......................... 277
9.3.2 Berechnete Antwortsubstitutionen............... 278
9.3.3 Suchraum bei der SLD-Resolution............... 280
9.4 Fixpunktsemantik logischer Programme.............. 282
9.5 Erweiterte logische Programme................... 283
9.6 Die stabile Semantik normaler logischer Programme....... 287
9.7 Die Antwortmengen-Semantik erweiterter logischer Programme . 291
9.8 Stabile Semantik und Antwortmengensemantik.......... 295
9.9
Truth
Maintenance-Système
und Default-Theorien........ 297
9.10 Erweiterungen der Antwortmengensemantik............ 299
9.11 Implementationen und Anwendungen ............... 301
9.12 Kriterien zur Beurteilung nichtmonotoner Inferenzoperationen . 301
9.13 Rückblick............................... 303
10 Argumentation 305
10.1 Motivation und Einführung..................... 305
10.2 DeLP - Argumentieren mit Regeln................. 308
10.2.1 DeLP-Programme und Ableitungen .............. 308
10.2.2 Argumente und Gegenargumente................ 310
10.2.3 Qualitätskriterien für Argumente................ 314
10.2.4 Schlagende und blockierende Angriffe ............. 316
10.2.5 Argumentationsfolgen...................... 317
10.2.6 Evaluation von Argumentationen................ 322
10.2.7 Antwortverhalten von DeLP-Programmen........... 326
10.3 Abstrakte Argumentationstheorie.................. 329
10.3.1 Abstrakte Argumentationssysteme............... 329
10.3.2 Extensionen............................ 332
10.3.3 Beispielanwendung: Das stabile Heiratsproblem........ 337
10.3.4 Beziehungen zur Reiter schen Default-Logik......... . 339
10.4 Labelmgs für abstrakte Argumentationssysteme.......... 342
10.5 Extensionen als Antwortmengen............., . . . , 349
11 Aktionen und Planen 353
11.1 Planen in der Blockwelt....................... 353
11.2 Logische Grundlagen des
Planens
.................. 354
11.3 Der Situationskalkül......................... 355
11.3.1 Aktionen............................. 355
Inhaltsverzeichnis______________________________________________________xv
11.3.2 Situationen............................ 355
11.3.3 Veränderungen zwischen Situationen.............. 356
11.3.4 Ausführungsbedingungen und EfFektaxiome.......... 356
11.3.5 Zielbeschreibungen........................ 358
11.4 Probleme...............................359
11.4.1 Das Rahmenproblem....................... 359
11.4.2 Das Qualifikationsproblem.................... 360
11.4.3 Das Verzweigungsproblem.................... 360
11.5 Plangenerierung im Situationskalkül................ 361
11.6 Planen mit STRIPS.......................... 363
11.6.1 Zustände und Zielbeschreibungen................ 363
11.6.2 STRIPS-Operatoren........................ 364
11.6.3 Planen mit Vorwärtssuche.................... 366
11.6.4 Planen mit Rückwärtssuche........,.......... 366
11.6.5 Behandlung des Rahmenproblems in STRIPS ......... 369
11.7 Nichtklassische Plammgssysteme.................. 372
11.8 Planen mit Antwortmengen..................... 376
11.8.1 Systeme zur Berechnung von Antwortmengen ......... 376
11.8.2 Planen mit SMODELS...................... 377
11.8.3 Behandlung des Rahmenproblems ............... 381
11.9 Ausblick und Anwendungen..................... 382
12 Agenten 384
12.1 Das Konzept des Agenten......................384
12.2 Abstrakte Agentenmodelle .....................389
12.2.1 Umgebungen, Aktionen und Läufe eines Agenten....... 389
12.2.2 Wahrnehmungen......................... 391
12.2.3 Innerer Zustand ......................... 394
12.2.4 Aufgabe und Erfolg eines Agenten............... 395
12.3 Reaktive Agenten und Schichtenarchitekturen........... 398
12.4 Logikbasierte Agenten........................ 399
12.5
Belief-
Desire--Intention-(BDI)-
Agenten............... 403
12.5.1 Praktisches Denken ....................... 403
12.5.2 BDI-Architektur......................... 405
12.5.3
Procedural Reasoning
System
(PRS)..............
408
12.6 Multiagentensysteme......................... 409
13 Quantitative Methoden
Ï
—
Probabilistische
Netswerke 411
13.1 Ungerichtete Graphen - Markov-Netze ...,..,,,,.,.,. 412
13.1.1 Separation in Graphen und
probabilistische
Unabhängigkeit . 4.1?.
13.1.2 Markov-Eigenschaften und
Markov-
Graphen . ......... 41
б
13.1.3 Konstruktion von
Markov-
Graphen. ............... 418
13.1.4 Potential- und Produktdarstellungen............. . 420
13.2 Gerichtete Graphen - Bayessche Netze............... 426
13.3 Inferenz in
probabilistische!!
Netzen................ 431
13.3.1 Bayes-Netze und Potentialdarstellungen............ 431
xvi Inhaltsverzeichnis
13.3.2 Der permanente Cliquenbaum als Wissensbasis........435
13.3.3 Der Algorithmus von Lauritzen und Spiegelhalter.......438
13.3.4 Berücksichtigung fallspezifischer Daten.............442
13.4 Bayessche Netzwerke in praktischen Anwendungen........446
13.5 Erlernen Bayesscher Netze aus Daten ...............447
13.6 Probabilistische Inferenz unter informationstheoretischen Aspekten448
13.7 Weitere Anwendungen........................453
13.7.1 Proteinklassifikation mittels
Hidden Markov
Models
(HMM)
453
13.7.2 Herzerkrankungen bei Neugeborenen..............456
13.7.3 Suchterkrankungen und psychische Störungen.........460
14 Quantitative Methoden
II
-
Dempster-
Shafer-Theorie. Fuzzy-
Theorie und Possibilistik 463
14.1 Verallgemeinerte Wahrscheinlichkeitstheorie............463
14.2 Die
Dempster-
Shafer-Theorie....................465
14.2.1 Basismaße und Glaubensfunktionen ..............465
14.2.2
Dempsters
Kombinationsregel..................468
14.2.3 Sensoreilauswertung in der mobilen Robotik mittels
Dempster-Shafer-Theorie ....................471
14.3 Fuzzy-Theorie und Possibilistik...................473
14.3.1 Fuzzy-Theorie...........................473
14.3.2 Possibilitätstheorie........................477
14.3.3 Expertensysteme mit
Fuzzy-
Regeln...............479
A
Wahrscheinlichkeit und Information 483
A.l Die Wahrscheinlichkeit von Formeln................ 483
A.2 Randverteilungen........................... 488
A.3 Bedingte Wahrscheinlichkeiten................... 489
A.4 Der Satz von
Bayes
......................... 491
Α.
5 Mehrwertige Aussagenvariable................... 493
A.6 Abhängigkeiten und Unabhängigkeiten............... 496
A.7 Der Begriff der Information..................... 500
A.8 Entropie................................ 502
В
Graphentheoretische Grundlagen 506
B.l Graphen und Cliquen........................506
B.2 Triangulierte Graphen ........................510
B.3 Die
running intersection property RIP
...............516
В.
4
Hypergraphen
............................ 518
Literaturverzeichnis 521
Index
534
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