Wissenschaftlicher Aufsatz, 2008
33 Seiten
Die vorliegende Arbeit zielt darauf ab, dem Leser ein umfassendes Verständnis von Expertensystemen zu vermitteln. Dies beinhaltet ihre Funktionsweise, ihre Anwendung in Forschung und Industrie sowie kritische Aspekte ihrer Entwicklung und ihres Einsatzes.
Charakterisierung von Expertensystemen: Dieses Kapitel führt in die Thematik der Expertensysteme ein und charakterisiert sie als wissensbasierte Systeme, die das Wissen und die Entscheidungsfindung menschlicher Experten nachbilden. Es beleuchtet die historische Entwicklung, beginnend mit frühen Ansätzen in den 60er Jahren bis hin zu den Enttäuschungen der 90er Jahre und der andauernden Forschung. Der Fokus liegt auf der Unterscheidung zwischen Wissensbasis und Problemlösungsstrategie und dem ursprünglichen Ziel, menschliche Experten zu ersetzen.
Aufbau von Expertensystemen: Das Kapitel beschreibt den Aufbau von Expertensystemen, beginnend mit der Grundidee der Trennung von Wissensbasis und Inferenzmechanismus. Die Architektur wird detailliert erläutert, wobei die Wissensbasis als Speicher des Expertenwissens und das Steuersystem als der Mechanismus zur Anwendung dieses Wissens auf Problemstellungen im Mittelpunkt stehen. Es wird die Notwendigkeit einer klaren Struktur und einer nachvollziehbaren Lösungsfindung betont.
Grundtechniken der Wissensrepräsentation: Dieses Kapitel befasst sich eingehend mit verschiedenen Techniken der Wissensrepräsentation in Expertensystemen. Es werden logikbasierte Ansätze wie die Prädikatenlogik und regelbasierte Systeme mit Vorwärts- und Rückwärtsverkettung erklärt. Weiterhin werden objektorientierte Methoden und die Repräsentation von unsicherem Wissen durch probabilistisches und nicht-monotones Schließen detailliert behandelt. Die Bedeutung einer geeigneten Wissensrepräsentation für die Effizienz und Leistungsfähigkeit des Expertensystems wird hervorgehoben.
Problemlösungstypen: Dieses Kapitel klassifiziert verschiedene Problemlösungstypen, die von Expertensystemen bearbeitet werden können. Es werden Klassifikation (Diagnostik), Konstruktion (Synthese) und Simulation als Haupttypen erläutert, jeweils mit Beschreibung, Methoden und Einteilung nach Problemtypen. Die Kapitel verdeutlicht die Vielseitigkeit der Anwendung von Expertensystemen und ihre Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Problemstellungen.
Entwicklung von Expertensystemen: Das Kapitel konzentriert sich auf den Entwicklungsprozess von Expertensystemen. Der Wissenserwerb als zentrale Phase wird detailliert beschrieben, inklusive der verschiedenen Grundarten und Phasen. Die Bedeutung der Erklärungsfähigkeit des Systems und die Rolle von Werkzeugen zur Entwicklung werden ebenfalls diskutiert. Das Kapitel betont die Komplexität und den Aufwand, der mit der Entwicklung solcher Systeme verbunden ist.
Betrieblicher Einsatz: Dieses Kapitel behandelt den praktischen Einsatz von Expertensystemen in Unternehmen. Es beschreibt typische Anwendungsgebiete und Einsatzumgebungen, in denen Expertensysteme erfolgreich eingesetzt werden können. Der Fokus liegt auf der Anwendung in realen betrieblichen Kontexten und den Vorteilen, die sich durch den Einsatz solcher Systeme ergeben.
Expertensysteme, Wissensbasierte Systeme, Wissensrepräsentation, Problemlösung, Inferenz, Regelbasierte Systeme, Objektorientierte Systeme, Wissenserwerb, Betrieblicher Einsatz, Künstliche Intelligenz.
Dieses Dokument bietet einen umfassenden Überblick über Expertensysteme. Es beinhaltet ein Inhaltsverzeichnis, die Zielsetzung und Themenschwerpunkte, Zusammenfassungen der einzelnen Kapitel und ein Glossar mit Schlüsselbegriffen. Der Fokus liegt auf der Funktionsweise, der Anwendung und den kritischen Aspekten von Expertensystemen.
Das Dokument deckt folgende Themen ab: Charakterisierung und Geschichte von Expertensystemen, Aufbau und Architektur (Wissensbasis, Inferenzmechanismus), Grundtechniken der Wissensrepräsentation (Logik, Regelbasierte Systeme, Objektorientierte Systeme, unsicheres Wissen), verschiedene Problemlösungstypen (Klassifikation, Konstruktion, Simulation), Entwicklung von Expertensystemen (Wissenserwerb, Erklärungsfähigkeit, Werkzeuge) und deren betrieblicher Einsatz sowie abschließende Kritik und Ausblick.
Expertensysteme bestehen im Wesentlichen aus zwei Komponenten: der Wissensbasis und dem Inferenzmechanismus (Steuersystem). Die Wissensbasis speichert das Expertenwissen, während der Inferenzmechanismus dieses Wissen verwendet, um Probleme zu lösen. Die Architektur legt die Struktur und die Interaktion dieser Komponenten fest.
Das Dokument beschreibt verschiedene Techniken der Wissensrepräsentation, darunter logikbasierte Ansätze (Prädikatenlogik), regelbasierte Systeme mit Vorwärts- und Rückwärtsverkettung, objektorientierte Methoden und die Repräsentation von unsicherem Wissen (probabilistisches und nicht-monotones Schließen). Die Wahl der geeigneten Technik hängt von der Art des Problems und des verfügbaren Wissens ab.
Das Dokument behandelt drei Haupttypen von Problemlösung: Klassifikation (Diagnostik), Konstruktion (Synthese) und Simulation. Jeder Typ wird mit Beschreibung, Methoden und Einteilung nach Problemtypen erläutert. Dies zeigt die Vielseitigkeit der Anwendung von Expertensystemen.
Die Entwicklung von Expertensystemen ist ein komplexer Prozess. Der Wissenserwerb spielt eine zentrale Rolle und umfasst verschiedene Grundarten und Phasen. Die Erklärungsfähigkeit des Systems und die Verwendung von Entwicklungstools sind ebenfalls wichtige Aspekte. Der Prozess ist aufwendig und erfordert Expertise.
Das Dokument beschreibt den praktischen Einsatz von Expertensystemen in Unternehmen und nennt typische Anwendungsgebiete und Einsatzumgebungen. Der Fokus liegt auf der Anwendung in realen betrieblichen Kontexten und den Vorteilen, die sich durch den Einsatz solcher Systeme ergeben.
Das Dokument erwähnt enttäuschte Erwartungen und neue Ansätze im Umgang mit Expertensystemen. Es reflektiert die Herausforderungen und Grenzen dieser Technologie.
Wichtige Schlüsselbegriffe sind: Expertensysteme, Wissensbasierte Systeme, Wissensrepräsentation, Problemlösung, Inferenz, Regelbasierte Systeme, Objektorientierte Systeme, Wissenserwerb, Betrieblicher Einsatz, Künstliche Intelligenz.
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