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doi:10.22028/D291-25082
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Datei | Beschreibung | Größe | Format | |
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D_91_18.pdf | 7,04 MB | Adobe PDF | Öffnen/Anzeigen |
Titel: | Definition von Problemklassen im Maschinenbau als eine Begriffsbildungsaufgabe |
VerfasserIn: | Reinartz, Thomas |
Sprache: | Deutsch |
Erscheinungsjahr: | 1991 |
Quelle: | Kaiserslautern ; Saarbrücken : DFKI, 1991 |
Kontrollierte Schlagwörter: | Künstliche Intelligenz |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten) |
Abstract: | Experten bilden, zum Beispiel im Bereich des Maschinenbaus, zu einer Menge von Problemstellungen ihrer Domäne Problemklassen. Die Erstellung solcher Problemklassen kann als Aufgabe der menschlichen Begriffsbildung angesehen werden. Gemeinsam mit den Begriffen der Problemklassen werden allgemeine Lösungsstrategien, die auf theoretischem Wissen der Domäne basieren, entwickelt und mit dem zugehörigen Begriff assoziiert, so daß die Begriffe die Lösung neuer Problemstellungen leiten. Eine Aufgabe der Wissensakquisition besteht bei der Entwicklung eines Expertensystems in der Erhebung dieser Begriffe. Dazu betrachtet man Ergebnisse der allgemeinen menschlichen Begriffsbildung aus der Kognition und versucht diese auf den Bereich des Maschinenbaus zu übertragen. Ausgehend von diesen Ergebnissen kann eine Wissensakquisitionsmethode zur Erhebung der Begriffe entwickelt werden. Die Erhebung dient nicht nur der Aufzeichnung der Begriffe, sondern einer Strukturierung und einer aufbereiteten Repräsentation. Die aufbereitete Repräsentation kann durch eine schrittweise Formalisierung in eine formale Wissensbasis übersetzt werden, die ein Expertensystem automatisch verwenden kann. Das im Akqusisitionsteil des ARC-TEC-Projektes entwickelte Erhebungsverfahren CECoS wird im Zusammenhang mit der Begriffsbildungsaufgabe der Problemklassen diskutiert und erweitert. Eine Beispielanwendung ausgehend von 60 typischen Fertigungsproblemen bis hin zu Implementierungsversuchen der formalen Repräsentation der Problemklassen in einem taxonomischen Wissensrepräsentationssystem soll die Methoden der integrierten Wissensakquisition überprüfen und beurteilen. |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291-scidok-39381 hdl:20.500.11880/25138 http://dx.doi.org/10.22028/D291-25082 |
Schriftenreihe: | Document / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz : D [ISSN 0946-0098] |
Band: | 91-18 |
Datum des Eintrags: | 12-Jul-2011 |
Fakultät: | SE - Sonstige Einrichtungen |
Fachrichtung: | SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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