Aktualisiert: 2023-04-01
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Knowledge Engineering für betriebliche Expertensysteme
Schlüsselwort: Wissensmodellierung
Künstliche Intelligenz und Simulation in der Unternehmung
Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme
Wissensbasierte Diagnose- und Informationssysteme
Ontologie und Axiomatik der Wissensbasis von LILOG
Hybride Modellnutzung in der automotiven Formfindung
Der emotionale Eindruck, den das jeweilige Automobil bei seinem Betrachter hervorruft, ist für den kommerziellen Erfolg ebenso wichtig wie die Motorleistung oder das Einhalten von Lärmschutzvorschriften. Die Kontraste funktional vs. emotional sowie manuell vs. digital treten beim Designprozess zutage. Neben der Nutzung von stofflichen und nicht-stofflichen Modellen ist die Integration der skulpturalen Gestalt und der technischen Randbedingungen eine Herausforderung. Prozessseitig wird dies durch Medienbrüche zwischen stofflichen und nicht-stofflichen Modellen und einer nicht-optimalen Anforderungsvisualisierung an Designoberflächen weiter erschwert. Das übergeordnete Ziel von Ulrich Feldinger ist daher, eine Visualisierung von technischen Anforderungen an Designoberflächen zu entwickeln, welche den heutigen Ansprüchen an Designgüte und Prozessdynamik gerecht wird. Ebenso soll die Kluft zwischen stofflichen und nicht-stofflichen Designmodellen überbrückt werden.
Aktualisiert: 2023-04-01
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Entwicklung eines Expertensystems für Absatzprognosen durch Konzeptionelles Prototyping
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird eine Methode zur Entwicklung von Expertensystemen vorgestellt, die die Vorteile des Prototyping mit denen einer modellbasierten Vorgehensweise verbindet und auf einem für das Projektmanagement in der Praxis unverzichtbaren Phasenschema basiert. Anhand dieser Methode wird die Realisierung des heute im Hause Bertelsmann eingesetzten Expertensystems für Lizenzeinkauf und Erstauflagendisposition (ELIED) beschrieben. ELIED prognostiziert Absatzverläufe von neuerscheinenden Büchern, ermöglicht die Anpassung an betriebswirtschaftliche Rahmenbedingungen und macht Vorschläge für Erst- und Nachauflagen. Ziel des Buches ist es, nach einer Diskussion grundsätzlich verschiedener Vorgehensweisen beim Knowledge-Engineering, den mit der Entwicklung von wissensbasierten Systemen beschäftigten Praktikern anhand eines vollständig beschriebenen Projektes ein geeignetes Vorgehensmodell für die eigene Entwicklungsarbeit vorzustellen. Die hier beschriebene Architektur eines Absatzprognosesystems kann auf zahlreiche andere Anwendungsgebiete projiziert werden.
Aktualisiert: 2023-04-02
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Hybride Modellnutzung in der automotiven Formfindung
Der emotionale Eindruck, den das jeweilige Automobil bei seinem Betrachter hervorruft, ist für den kommerziellen Erfolg ebenso wichtig wie die Motorleistung oder das Einhalten von Lärmschutzvorschriften. Die Kontraste funktional vs. emotional sowie manuell vs. digital treten beim Designprozess zutage. Neben der Nutzung von stofflichen und nicht-stofflichen Modellen ist die Integration der skulpturalen Gestalt und der technischen Randbedingungen eine Herausforderung. Prozessseitig wird dies durch Medienbrüche zwischen stofflichen und nicht-stofflichen Modellen und einer nicht-optimalen Anforderungsvisualisierung an Designoberflächen weiter erschwert. Das übergeordnete Ziel von Ulrich Feldinger ist daher, eine Visualisierung von technischen Anforderungen an Designoberflächen zu entwickeln, welche den heutigen Ansprüchen an Designgüte und Prozessdynamik gerecht wird. Ebenso soll die Kluft zwischen stofflichen und nicht-stofflichen Designmodellen überbrückt werden.
Aktualisiert: 2023-04-15
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Entwicklung eines Expertensystems für Absatzprognosen durch Konzeptionelles Prototyping
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wird eine Methode zur Entwicklung von Expertensystemen vorgestellt, die die Vorteile des Prototyping mit denen einer modellbasierten Vorgehensweise verbindet und auf einem für das Projektmanagement in der Praxis unverzichtbaren Phasenschema basiert. Anhand dieser Methode wird die Realisierung des heute im Hause Bertelsmann eingesetzten Expertensystems für Lizenzeinkauf und Erstauflagendisposition (ELIED) beschrieben. ELIED prognostiziert Absatzverläufe von neuerscheinenden Büchern, ermöglicht die Anpassung an betriebswirtschaftliche Rahmenbedingungen und macht Vorschläge für Erst- und Nachauflagen. Ziel des Buches ist es, nach einer Diskussion grundsätzlich verschiedener Vorgehensweisen beim Knowledge-Engineering, den mit der Entwicklung von wissensbasierten Systemen beschäftigten Praktikern anhand eines vollständig beschriebenen Projektes ein geeignetes Vorgehensmodell für die eigene Entwicklungsarbeit vorzustellen. Die hier beschriebene Architektur eines Absatzprognosesystems kann auf zahlreiche andere Anwendungsgebiete projiziert werden.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Wissensbasierte Diagnose- und Informationssysteme
Moderne Diagnosesysteme sollen nicht nur zu einer Problemstellung eine Lösung liefern, sondern auch als intelligente Informations- und Trainingssysteme alles Wissen bereitstellen, das in der Einsatzumgebung benötigt wird. Dazu gehören u.a. formales heuristisches, kausales und fallbasiertes Problemlösungswissen, informelles Zusatzwissen, multimediale Illustrationen, Fallsammlungen und statistische Auswertungen.Dieses Buch vermittelt die theoretischen Konzepte hierfür und konkretisiert sie so, daß der Leser, insbesondere in medizinischen, technischen und Dienstleistungs-Bereichen, selbst Diagnose- und Informationssysteme entwickeln kann.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Knowledge Engineering für betriebliche Expertensysteme
Künstliche Intelligenz und Simulation in der Unternehmung
Ontologie und Axiomatik der Wissensbasis von LILOG
Maschinelles Lernen und Wissensbasierte Systeme
Trotz zahlreicher industrieller Anwendungen ist der Entwurf wissensbasierter Systeme noch immer kein Routineprozeß. Dieses Buch zeigt, wie Techniken des maschinellen Lernens den gesamten Lebenszyklus einer Wissensbasis unterstützen können. Für jede Phase werden spezifische maschinelle Lernverfahren beschrieben und anhand von Beispielsystemen genauer dargestellt. Dabei wird nicht nur der bekannte "Flaschenhals" der Wissensakquisition thematisiert, sondern insbesondere auch die Wartung und die Revision einer Wissensbasis. Das Buch wendet sich an Entwickler wissensbasierter Systeme und an Anwender maschineller Lernverfahren und ist aufgrund seines didaktischen Aufbaus auch als Lehrbuch geeignet.
Aktualisiert: 2023-04-04
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Bücher zum Thema Wissensmodellierung
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