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Kategorie szczegółowe BISAC

Expertensysteme

ISBN-13: 9783211822210 / Niemiecki / Miękka / 1990 / 232 str.

Georg Gottlob; Thomas Fra1/4hwirth; Werner Horn
Expertensysteme Georg Gottlob Thomas Fra1/4hwirth Werner Horn 9783211822210 Springer - książkaWidoczna okładka, to zdjęcie poglądowe, a rzeczywista szata graficzna może różnić się od prezentowanej.

Expertensysteme

ISBN-13: 9783211822210 / Niemiecki / Miękka / 1990 / 232 str.

Georg Gottlob; Thomas Fra1/4hwirth; Werner Horn
cena 206,88
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Das vorliegende Buch gibt einen umfassenden Uberblick uber das wohl aktivste Forschungs- und Anwendungsgebiet der Artificial Intelligence - uber Expertensysteme. Basierend auf den Erfahrungen aus mehrjahriger Vorlesungstatigkeit stellt das Autorenteam neben grundlegenden Konzepten auch die theoretischen wie praktischen Aspekte ausfuhrlich dar. Eine kompetente Einfuhrung in die Pradikatenlogik wird gegeben. Als Novum verdeutlicht dieses Buch die unterschiedlichen Schlussweisen und Komponenten von Expertensystemen durch ausfuhrbare Prototypen in der logischen Programmiersprache Prolog. Dem praktischen Aspekt wird weiters durch einen Uberblick uber im industriellen Einsatz stehende Expertensysteme Rechnung getragen. Nicht zuletzt behandelt dieses Buch die neuesten Entwicklungen, wie Experten-Datenbanksysteme und Ergonomie und Gestaltung von Benutzerschnittstellen fur Expertensysteme. Das Buch eignet sich damit nicht nur als Unterlage und Referenz fur Vorlesungen auf dem Gebiet der Expertensysteme, vielmehr wendet es sich auch an den interessierten Informatiker und Programmierer in Studium und Praxis."

Kategorie:
Informatyka, Bazy danych
Kategorie BISAC:
Computers > Artificial Intelligence - General
Computers > Software Development & Engineering - General
Computers > Computer Science
Wydawca:
Springer
Seria wydawnicza:
Springers Angewandte Informatik
Język:
Niemiecki
ISBN-13:
9783211822210
Rok wydania:
1990
Numer serii:
000402116
Ilość stron:
232
Waga:
0.40 kg
Wymiary:
24.4 x 17.0 x 1.3
Oprawa:
Miękka
Wolumenów:
01

1. Einführung.- 1.1 Artificial Intelligence.- 1.1.1 Methoden.- 1.1.2 Anwendungsgebiete.- 1.2 Methoden der AI.- 1.2.1 Suchen.- 1.2.2 Planen.- 1.2.3 Wissensrepräsentation.- 1.2.4 Reasoning.- 1.2.5 Lernen und Wissenserwerb.- 1.2.6 Konnektionismus.- 1.3 Anwendungsgebiete.- 1.3.1 Game-Playing.- 1.3.2 Sprachverstehen.- 1.3.3 Wahrnehmung.- 1.3.4 Theorembeweiser.- 1.3.5 Automatisches Programmieren.- 1.4 Expertensysteme.- 1.4.1 Eigenschaften von Experten.- 1.4.2 Erwünschte Eigenschaften bei Expertensystemen.- 1.4.3 Entwicklung eines Expertensystems.- 1.4.4 Komponenten eines Expertensystems.- Zusammenfassung.- Literatur.- 2. Wissensrepräsentation.- 2.1 Anforderungen an die Wissensrepräsentation.- 2.2 Ontologische Gliederung der Wissensbasis.- 2.3 Konzeptualisierung.- 2.3.1 Methoden zur Wissensrepräsentation.- 2.4 Logikorientierte Methoden.- 2.4.1 Einfache Fakten-Regel-Systeme (EFRS).- 2.4.2 Modelltheoretische Semantik von EFRS.- 2.5 Prozedurale Methoden.- 2.5.1 Effizienz.- 2.5.2 Flexibilität.- 2.5.3 Modularität.- 2.5.4 Mustergesteuerter Aufruf.- 2.6 Objektorientierte Methoden.- 2.6.1 Vererbung.- 2.6.2 Frames.- 2.6.3 Semantische Netze.- Zusammenfassung.- Literatur.- 3. Anwendungen von Expertensystemen.- 3.1 Entwicklung von Expertensystemen und Expertensystem-Shells.- 3.2 Einsatz und Aufgabenbereich von Expertensystemen.- 3.3 Der Weg zum Expertensystem.- Zusammenfassung.- Literatur.- 4. Knowledge Engineering.- 4.1 Aufgabenstellung und Problematik.- 4.2 Methoden des Wissenserwerbs.- 4.3 Softwarewerkzeuge zur Unterstützung des Knowledge Engineers.- 4.4 Knowledge Engineering Werkzeuge.- Zusammenfassung.- Literatur.- 5. Prolog und Meta-Interpreter.- 5.1 Einführung in Prolog.- 5.1.1 Entwicklung.- 5.1.2 Grundlagen.- 5.1.3 Prolog und Expertensysteme.- 5.2 Prolog.- 5.2.1 Prädikate und Fakten.- 5.2.2 Abfragen.- 5.2.3 Terme.- 5.2.4 Unifikation.- 5.2.5 Regeln.- 5.3 Semantik und Syntax.- 5.3.1 Semantik von Prolog.- 5.3.2 Syntax von Prolog.- 5.3.3 Listen.- 5.4 Systemprädikate.- 5.4.1 Kontrolle.- 5.4.2 Datenbasis- und Programm-Manipulation.- 5.4.3 Term-Klassifizierung.- 5.4.4 Unifikation und Vergleiche.- 5.4.5 Arithmetik.- 5.4.6 Ein- und Ausgabe.- 5.5 Meta-Interpreter.- 5.5.1 Einführung.- 5.5.2 Konjunktion.- 5.5.3 Regeln.- 5.5.4 Systemprädikate.- 5.5.5 Kontrollprädikate.- 5.5.6 Varianten.- 5.5.7 Tracer.- Zusammenfassung.- Literatur.- 6. Inferenzstrategien.- 6.1 Einführung.- 6.1.1 Architektur.- 6.1.2 Strategien der Problemlösung.- 6.2 Theorie der Vorwärtsverkettung (Forward Chaining).- 6.2.1 Elementares Produktionsprinzip.- 6.2.2 Ableitung.- 6.2.3 Beweisbaum.- 6.2.4 Korrektheit und Vollständigkeit des Ableitungsbegriffs.- 6.2.5 Endlichkeit von cons(S).- 6.2.6 Inferenzalgorithmus.- 6.2.7 Matching.- 6.2.8 Die Funktionsprozedur PRODUCE.- 6.2.9 Die Funktionsprozedur INFERI.- 6.2.10 Die Funktionsprozedur INFER.- 6.3 Implementierung der Vorwärtsverkettung.- 6.3.1 Abarbeitung einfacher Regeln.- 6.3.2 Abarbeitung genereller Regeln.- 6.3.3 Beispiel: Elektrische Schaltung.- 6.3.4 Abarbeitung in OPS 5.- 6.3.5 Rückwärtsverkettung (Backward Chaining).- 6.4 Vorwärtsverkettung versus Rückwärtsverkettung.- 6.4.1 Problemabhängige Kontrollstrategien.- Zusammenfassung.- Literatur.- 7. Unsicheres Schließen.- 7.1 Quellen von Unsicherheit.- 7.1.1 Inhärente Unsicherheit der Information.- 7.1.2 Unvollständigkeit der Information.- 7.1.3 Unsicherheit von Schlußfolgerungen.- 7.1.4 Zusammenfassung von Information aus mehreren Quellen.- 7.2 Darstellung von Unsicherheit.- 7.3 Bayes’che Theorie.- 7.3.1 Allgemeines Bayes’sches Theorem.- 7.3.2 Spezielles Bayes’sches Theorem.- 7.3.3 Bewertung.- 7.4 Certainty Factors.- 7.4.1 Verknüpfungsfunktionen.- 7.4.2 Zusammenhänge zwischen den Funktionen.- 7.4.3 Auswahl eines Kalküls zur Behandlung von Unsicherheit.- 7.4.4 Certainty Factors in der Praxis.- 7.4.5 Bewertung.- 7.5 Fuzzy-Logik.- 7.5.1 Unscharfe Konzepte.- 7.5.2 Formalisierung.- 7.5.3 Bewertung.- 7.6 Erfassung unsicheren Wissens.- 7.7 Meta-Interpreter mit Behandlung von Certainty Factors.- 7.8 Regelbasis mit Certainty Factors.- 7.9 Ableitung mit Certainty Factors.- Zusammenfassung.- Literatur.- 8. Interaktion mit Expertensystemen.- 8.1 Aufgabenanalyse.- 8.1.1 Das Wesen von Aufgaben.- 8.1.2 Ziele der Analyse.- 8.1.3 Methoden zur Analyse.- 8.2 Unterstützung des Wissenserwerbs.- 8.2.1 Ablauf.- 8.2.2 Epistemologische Probleme.- 8.3 Maschinelles Erklären.- 8.3.1 Grundsätzliches.- 8.3.2 Anwendung.- 8.4 Benutzerschnittstelle.- 8.4.1 „Natürliche“ Sprache.- 8.4.2 Implementierung.- 8.4.3 Designprobleme.- 8.5 Wissensbasierte Benutzerschnittstellen.- 8.5.1 „Intelligenz“ in Benutzerschnittstellen.- 8.5.2 Konkurrenz versus Kooperation.- Zusammenfassung.- Literatur.- 9. Modellbasierte Diagnose.- 9.1 Einleitung.- 9.2 Komponenten eines modellbasierten Diagnosesystems.- 9.3 Modellbasierte Diagnose anhand eines Beispiels.- 9.4 Verhaltensmodelle.- 9.5 Weiterführende Literatur.- Zusammenfassung.- Literatur.- 10. Expertendatenbanksysteme (EDS).- 10.1 Vergleich der Charakteristika von Datenbanksystemen und Expertensystemen.- 10.2 Erweiterung existierender Systeme.- 10.2.1 Erweiterung von Expertensystemen mit Datenbankkonzepten.- 10.2.2 Erweiterung von Datenbanksystemen mit Expertensystemkonzepten.- 10.3 Kopplung unabhängiger Systeme.- 10.4 Integrierte Systeme.- Zusammenfassung.- Literatur.



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