Overview

Trotz zahlreicher industrieller Anwendungen ist der Entwurf wissensbasierter Systeme noch immer kein Routineprozess. Dieses Buch zeigt, wie Techniken des maschinellen Lernens den gesamten Lebenszyklus einer Wissensbasis unterstutzen konnen. Fur jede Phase werden spezifische maschinelle Lernverfahren beschrieben. Dabei wird nicht nur der bekannte ""Flaschenhals"" der Wissensakquisition behandelt, sondern insbesondere auch die Wartung und die Revision einer Wissensbasis. Den einzelnen Aufgabenbereichen entsprechend werden verschiedene Ansatze maschinellen Lernens klassifiziert und anhand einiger Beispielsysteme genauer dargestellt. Das Buch wendet sich an Entwickler wissensbasierter Systeme und an Anwender maschineller Lernverfahren. Aufgrund seines didaktischen Aufbaus ist es auch als Lehrbuch geeignet.

Full Product Details

Author:   Jürgen Herrmann ,  J Rgen Herrmann
Publisher:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. KG
Imprint:   Springer-Verlag Berlin and Heidelberg GmbH & Co. K
Dimensions:   Width: 15.50cm , Height: 1.50cm , Length: 23.50cm
Weight:   0.438kg
ISBN:  

9783540613022

ISBN 10:   3540613021
Pages:   272
Publication Date:   12 September 1997
Audience:   Professional and scholarly ,  Professional & Vocational
Format:   Paperback
Publisher's Status:   Active
Availability:   Out of stock  
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Language:   German

Table of Contents

1 Einleitung.- 2 Lebenszyklus einer Wissensbasis.- 2.1 Lebenszyklusmodelle für konventionelle Software-Systeme.- 2.2 Herkömmliche Lebenszyklusmodelle für wissensbasierte Systeme.- 2.3 Neue Phaseneinteilung für den Lebenszyklus einer Wissensbasis.- 2.4 Bedeutung der Wissensbasispflege.- 3 Maschinelles Lernen.- 3.1 Zum Begriff des maschinellen Lernens.- 3.2 Klassifikation maschineller Lernsysteme.- 3.3 Multistrategiesysteme.- 4 Wissensmodellierung.- 4.1 Wissensmodellierung für wissensbasierte Systeme.- 4.2 Wissensmodellierung für maschinelle Lernsysteme.- 4.3 Kooperative Wissensmodellierung mit dem Lernsystem MOBAL.- 4.4 Verfeinerung der Modellierung durch das Lernen neuer Deskriptoren.- 4.5 Automatische syntaktische Anpassung der Repräsentationssprachklasse.- 5 Wissensbasisinitialisierung.- 5.1 Wissensbasisinitialisierung als Phase.- 5.2 Lernen von Entscheidungsbäumen mit ID3.- 5.3 Lernen einer Menge von Hornklauseln mit FOIL.- 5.4 Bewertung des Einsatzes von maschinellem Lernen.- 6 Wissensbasiseinsatz.- 6.1 Wissensbasiseinsatz und integrierte Lernarchitekturen.- 6.2 Verschiedene Möglichkeiten der Integration von Lernen und Problemlösen.- 6.3 Entwurf und Repräsentation integrierter Lernarchitekturen.- 7 Wissensbasiserweiterung.- 7.1 Wissensbasiserweiterung als Phase.- 7.2 Maschinelle Lernsysteme zur Erweiterung einer Wissensbasis.- 7.3 Generieren und Testen von Regeln zur Erweiterung einer unvollständigen Theorie.- 7.4 LEDA: Induktives Lernen von Makrooperatoren.- 7.5 Erklärungsbasiertes Lernen.- 7.6 Fallbasiertes Lernen.- 7.7 Entdeckungslernen in Datenbanken.- 7.8 Schlußbemerkungen.- 8 Wissensbasismodifikation.- 8.1 Wissensbasismodifikation als Phase.- 8.2 Verifikation und Validierung von Wissensbasen.- 8.3 Beseitigung von Fehlern, Inkonsistenzen und vonUnvollständigkeit.- 8.4 Restrukturierung einer Wissensbasis zur Verbesserung der Verständlichkeit.- 8.5 Verbesserung der Problemlösungsgeschwindigkeit.- 8.6 Optimierung einer Wissensbasis zur Qualitätsverbesserung der Ergebnisse.- 8.7 Abschließende Bemerkungen.- 9 Globale Adaptierung der Wissensbasis.- 9.1 Globale Adaptierung als Phase.- 9.2 Anforderungen an ein maschinelles Lernsystem für die globale Adaptierung.- 10 Multistrategiesysteme zur Unterstützung verschiedener Lebenszyklusphasen.- 10.1 Verwandte Arbeiten zum Multistrategielernen.- 10.2 COSIMA: Unterstützung verschiedener Lebenszyklusphasen für die Anwendung „komplexes Entwerfen“.- 10.3 LIMES: Umfassende Unterstützung des Lebenszyklus einer Wissensbasis.- 11 Zusammenfassung und Ausblick.- Anhang 1: Logische Terminologie.- Anhang 2: Optimierungsprozeß zu einem Fuzzy-Controller für das invertierte Pendel.- Literatur.

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