Methoden wissensbasierter

Transkript

1 Christoph Beierle I Gabriele Kern-Isberner Methoden wissensbasierter Systeme Grundlagen, Algorithmen, Anwendungen 4., verbesserte Auflage Mit 147 Abbildungen STUDIUM VIEWEG+ 'reubner

2 xiii Vorwort zur 1. Auflage Vorwort zur 3., liberarbeiteten und erweiterten Auflage Vorwort zur 4. Auflage vii ix xi xiii 1 Einleitung Uber dieses Buch Themenbereiche des Buches 2 2 Wissensbasierte Systerne irn Uberbllck Beispiele fur wissensbasierte Systeme Geldabheben am Automaten Medizinische Diagnose Wissensbasierte Systeme und Expertensysteme Eigenschaften von Experten und Expertensystemen Zur Geschichtc wissensbasierter Systeme Das medizinische Diagnosesystem MYCIN Aufbau und Entwicklung wissensbasierter Systeme Architektur eines wissensbasierten Systems Entwicklung eines wissensbasicrtcn Systems Logikbasierte Wissensreprasentat.ion und Inferenz Formen del' Inferenz Menschliches SchlieJ3en und Inferenz Charakterisierung del' Inferenzrelation nach Peirce Deduktives SchlieJ3en Unsicheres SchlieJ3en Logische Systeme Signaturen Formeln Interpretationen Erfullungsrelation Eigenschaften klassisch-logischer Systeme Erfiillungsrelation und Wahrheitsfunktionalitat Modelle und logische Folgerung Inferenzregeln und Kalkiile Korrektheit und Vollstandigkeit von Kalkiilen Logisches Folgern durch Widerspruch Entscheidbarkeitsresultate Logische Grundlagen: Aussagenlogik Syntax. 42

3 xiv Semantik Aquivalenzen und Normalformen Wahrheitstafeln und Ableitungen in der Aussagenlogik Logische Grundlagen: Pradikatenlogik 1. Stufe Signaturen und Interpretationen Terme und Termauswertung Formeln und Formelauswertung Aquivalenzen Ableitungen in der Pradikatenlogik 1. Stufe Norrnalforrnen Unifikation Der Resolutionskalktil Erweiterungen Wie kommt der Delphin in den Karpfenteich? Regelbasierte Systeme Was sind Regeln? Die Wissensbasis eines regelbasierten Systems Inferenz in einem regelbasierten System Regelnetzwerke Datengetriebene Inferenz (Vorwartsverkettung] Zielorientierte Inferenz (Rtickwartsverkettung] Das Problem der Widersprtichlichkeit Die Erklarungskomponente Signalsteuerung im Eisenbahnverkehr durch Regeln MYCIN - ein verallgemeinertes regelbasiertes System Modularrtat und Effizienz regelbasierter Systeme Ausblick Maschinelles Lernen Definition des Lernens Klassifikation der Ansatze zum maschinellen Lernen Klassifikation gemaf der benutzten Lernstrategie Klassifikation gemaf dem gelernten Typ von Wissen Klassifikation gemaf dem Anwendungsbereich Erlernen von Entscheidungsbaurnen Entscheidungsbaume Erzeugung von Regeln aus Entscheidungsbaumen :3.3 Generieren von Entscheidungsbaumen Bewertung des Lernerfolges und Anwendungen Die induktiven Lernverfahren ID3 und C Lernen von Konzepten Eine Konzeptlernaufgabe Allgemeine Problemstellung Heprasent.ation von Beispielen und Konzepten Lernen von Konzepten als Suchproblem

4 xv Versionenraume... Das Versionenraum-Lernverfahren Anwendungsbeispiel Eigenschaften des Versionenraum-Lernverfahrens Konzeptlernen mit Merkmalsbaumen Data Mining und Wissensfindung in Daten KDD - Knowledge Discovery in Databases Der KDD-Prozess Data Mining Assoziationsregeln Warenkorbanalyse 6 Fallbasiertes SchlieBen 6.1 Motivation. 6.2 Ein Beispiel. 6.3 Fallbasiertes SchlieJ3en und CBR-Systeme Grundzlige des fallbasierten SchlieBens CBR-Systeme Anwendungsgebiete des fallbasierten SchlieJ3ens Fallbasiertes SchlieBen im Vergleich mit anderen Methoden Die Grundtypen fallbasierten SchlieBens 6.4 Der Prozess des fallbasierten SchlieBens Der CBR-Zyklus Die Prozesse im Einzelnen. 6.5 Die Reprasentation von Fallen Die Komponenten eines Falles. Problem- und Situationsbeschreibung Die Reprasentation von Losungen Das Resultat eines Falles Methoden der Fallreprasentation 6.6 Die Indizierung von Fallen Das Indexvokabular Die Kennzeichnung eines Falles durch Indizes 6.7 Suche nach geeigneten Fallen Organisationsformen der Fallbasis 6.9 Die Bestimmung der Ahnlichkeit Die Hamrning-Ahnlichkeit Die gewichtete Hamrning-Ahnlichkeit Verallgemeinerte Ahnlichkeiten Beispiel: Ahnlichkeiten im PATDEX/2 - System Andere Ahnlichkeitsbestimmungen 6.10 Adaption Substitutionsmethoden Andere Adaptionsmethoden Wie ein fallbasiertes System lernt Einige abschliebende Bemerkungen

5 XVI In haltsverzeichnis 7 Truth Maintenance-Systeme Die Rolle des nichtmonotonen SchlieBens in der KI Monotone vs. nichtmonotone Logik Truth Maintenance-Systeme Justification-based Truth Maintenance-Systeme - JTMS In's und Out's die Grundbegriffe eines JTMS Der JTMS-Algorithmus Anwendungsbeispiele Die JTMS-Inferenzrelation Assumption-based Truth Maintenance-Systeme - ATMS Grundbegriffe Arbeitsweise eines ATMS Verschiedene TMS im Vergleich Ausblicke Default-Logiken Default-Logik nach Reiter Aussehen und Bedeutung eines Defaults Die Syntax der Default-Logik Die Semantik der Default-Logik Ein operationaler Zugang zu Extensionen Prozessbaume Berechnung von Prozessbaumen Eigenschaften der Reiter'schen Default-Logik Normale Defaults Die Poole'sche Default-Logik Nichtmonotone Inferenzrelationen fur Default-Logiken Probleme und Alternativen Logisches Programmieren und Anwortmengen Klassische logische Programme Anfragen und Antwortsubstitutionen Resolution von Hornklauseln SLD-Ableitungen Berechnete Antwortsubstitutionen Suchraum bei der SLD-Resolution Fixpunktsemantik logischer Programme Erweiterte logische Programme Die stabile Semantik normaler logischer Programme Die Antwortmengen-Semantik erweiterter logischer Programme Stabile Semantik und Antwortmengensemantik Truth Maintenance-Systeme und Default-Theorien Erweiterungen der Antwortmengensemantik Implementationen und Anwendungen Kriterien zur Beurteilung nichtmonotoner Inferenzoperationen Riickblick. 305

6 xvii 10 Aktionen und Planen Planen in der Blockwelt Logische Grundlagen des Planens Der Situationskalktil Aktionen Situationen Veranderungen zwischen Situationen Ausflihrungsbedingungen und Effektaxiome Zielbeschreibungen Probleme Das Rahmenproblem Das Qualifikationsproblem Das Verzweigungsproblem Plangenerierung im Situationskalkiil Planen mit STRIPS Zustande und Zielbeschreibungen STRIPS-Operatoren Planen mit Vorwartssuche Planen mit Riickwartssuche Behandlung des Rahmenproblems in STRIPS Nichtklassische Planungssysteme Planen mit Antwortmengen Systeme zur Berechnung von Antwortmengen Planen mit SMODELS Behandlung des Rahmenproblems Ausblick und Anwendungen Agenten Das Konzept des Agenten Abstrakte Agentenmodelle Umgebungen, Aktionen und Laufe eines Agenten Wahrnehmungen Innerer Zustand Aufgabe und Erfolg eines Agenten Reaktive Agenten und Schichtenarchitekturen Logikbasierte Agenten Belief- Desire-Intention-(BDI)-Agenten Praktisches Denken BDI-Architektur Procedural Reasoning System (PRS) Multiagentensysteme Quantitative Methoden I - Probabilistische Netzwerke Ungerichtete Graphen - Markov-Netze Separation in Graphen und probabilistische Unabhangigkeit Markov-Eigenschaften und Markov-Graphen

7 xviii Konstruktion von Markov-Graphen Potential- und Produktdarstellungen 12.2 Gerichtete Graphen - Bayessche Netze Inferenz in probabilistischen Netzen Bayes-Netze und Potentialdarstellungen Der permanente Cliquenbaum als Wissensbasis Der Algorithmus von Lauritzen und Spiegelhalter Beriicksichtigung fallspezifischer Daten Bayessche Netzwerke in praktischen Anwendungen Erlernen Bayesscher Netze aus Daten Probabilistische Inferenz unter informationstheoretischen Aspekten Weitere Anwendungen Proteinklassifikation mittels Hidden Markov Models (HMM) Herzerkrankungen bei Neugeborenen Suchterkrankungen und psychische Storungen Quantitative Methoden II - Dempster-Shafer-Theorie, Theorie und Possibilistik 13.1 Verallgemeinerte Wahrscheinlichkeitstheorie 13.2 Die Dempster-Shafer-Theorie BasismaBe und Glaubensfunktionen Dempsters Kombinationsregel Sensorenauswertung in der mobilen Robotik Dempster-Shafer-Theorie Fuzzy-Theorie und Possibilistik Fuzzy-Theorie Possibilitatstheorie Expertensysteme mit Fuzzy-Regeln. Fuzzy mittels A Wahrscheinlichkeit und Information A.l Die Wahrscheinlichkeit von Formeln A.2 Randverteilungen. A.3 Bedingte Wahrscheinlichkeiten A.4 Der Satz von Bayes. A.5 Mehrwertige Aussagenvariable A.6 Abhangigkeiten und Unabhangigkeiten. A.7 Der Begriff der Information A.8 Entropie B Graphentheoretische Grundlagen B.l Graphen und Cliquen. B.2 Triangulierte Graphen. B.3 Die running intersection property RIP B.4 Hypergraphen. Literaturverzeichnis Index