Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-38674
Titel: MED1: ein heuristisches Diagnosesystem mit effizienter Kontrollstruktur
VerfasserIn: Puppe, Franziskus Gerhard
Sprache: Deutsch
Erscheinungsjahr: 1983
Erscheinungsort: Kaiserslautern
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten)
Abstract: MED1 [Meta-Ebenen-Diagnosesystem] ist ein vollständig implementiertes Werkzeug zur Erstellung von insbesondere medizinischen Diagnosesystemen. Die Vorgehensweise des Systems, die der Benutzer mit der Erklärungskomponente nachvollziehen kann, orientiert sich so weit wie möglich an der eines Arztes. Es unterscheidet sich von den übrigen Diagnosesystemen, die wie MED1 auf den Methoden der künstlichen Intelligenz zur Repräsentation von heuristischem Expertenwissen aufbauen, vor allem durch mehr Flexibilität bei der Verdachtsgenerierung‚ bei der Auswertung von unsicheren Daten und bei der Indikation von technischen Untersuchungen. Die umfangreiche Knowledge-Acquisition-Komponente gestattet es dem Experten, der mit der Vorgehensweise von MED1 vertraut ist, sein Wissen dem System auch ohne Kenntnisse von LISP einzugeben.
MED1 [Meta-Ebenen-Diagnosesystem or Meta-level-diagnosis-system] is a fully implemented tool for constructing diagnosis systems especially in the medical domain. It tries to simulate the way physicians diagnose and is capable of explaining every reasoning-step. From the other diagnosis systems using the techniques of Artificial Intelligence for representation of heuristic expert knowledge MED1 differs mainly regarding more flexibility in hypothesis generation, reasoning with uncertainty and deciding the necessity of technical procedures. The comfortable knowledge-acquisition facility enables the expert familiar with the structure of MED1 to communicate his knowledge to the system without knowing anything about LISP.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-386743
hdl:20.500.11880/35050
http://dx.doi.org/10.22028/D291-38674
Schriftenreihe: Memo SEKI : SEKI-Projekt / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI
Band: 83,4
Datum des Eintrags: 30-Jan-2023
Fakultät: SE - Sonstige Einrichtungen
Fachrichtung: SE - DFKI Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz
Professur: SE - Sonstige
Sammlung:SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes

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