Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-42202
Titel: Representing and analyzing causal, temporal, and hierarchical relations of devices
VerfasserIn: Voss, Hans
Sprache: Englisch
Erscheinungsjahr: 1987
Erscheinungsort: Kaiserslautern
DDC-Sachgruppe: 004 Informatik
Dokumenttyp: Forschungsbericht (Report zu Forschungsprojekten)
Abstract: HIQUAL ist ein Wissensrepräsentationsmechnismus zur Tiefenmodellierung physikalisch-technischer Systeme. Es unterstützt eine objektorientierte Modellierung mit hochgradig unabhängigen Modellen, die nach dem Paradigma von Botschaftssystemen erstellt werden. Ein und dasselbe reale System kann auf verschiedenen Abstraktionsebenen dargestellt werden unter expliziter Angabe der strukturellen Beziehungen zwischen Nachbarebenen. Auf allen Abstraktionsebenen können die Modelle unabhängig von den tieferen Ebenen analysiert werden, worin sich HIQUAL's Abstraktionshierarchien grundsätzlich von den üblichen Definitionshierarchien in gewöhnlichen Programmiersprachen unterscheiden. Kommunikation zwischen verschiedenen Modellen wird als Fließen von Material, Kräften oder Information interpretiert. Die damit verbundenen Veränderungen werden von stetigen Variablen mit gleitenden Wertübergängen oder von diskreten Variablen mit beliebig wechselnden Werten erfaßt. Die Semantik eines Systems von Modellen wird als eine Menge zeitlich und kausal zusammenhängender Zeitintervalle beschrieben, die den dynamischen Zuständen und Ereignissen der Modelle entsprechen. Mit diesem Ansatz erhalten wir eine einheitliche Semantik für einzelne Modelle, für ein System horizontal verknüpfter Modelle auf einer einzigen Abstraktionsebene, sowie für ein System vertikal verknüpfter Modelle auf verschiedenene Ebenen. Wir zeigen, daß unser zeitlicher Ansatz anderen Techniken mit globalen Zuständen als Semantik überlegen ist, weil Parallelismus und andere zeitliche Aspekte wie zeitliche Unsicherheiten natürlicher dargestellt werden können. Da Tiefenmodellierung als Teilgebiet der Künstlichen Intelligenz recht neu ist, geben wir einen ausführlichen Überblick über dieses Gebiet.
Link zu diesem Datensatz: urn:nbn:de:bsz:291--ds-422028
hdl:20.500.11880/37905
http://dx.doi.org/10.22028/D291-42202
Schriftenreihe: SEKI-Report / Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz, DFKI [ISSN 1437-4447]
Band: 87,17
Datum des Eintrags: 20-Jun-2024
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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