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Maschinelles Lernen pp 179–203Cite as

Lernen von abkürzungsorientiertem, diagnostischen Problemlösen

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Zusammenfassung

Akzeptanz und Validierung von Expertensystemen hängen wesentlich von der Transparenz und Nachvollziehbarkeit des implementierten Problemlöseverhaltens ab. Insbesondere die Nachvollziehbarkeit wird dabei in starkem Maße von dem Expertensystem zur Verfügung stehendem Strategiewissen beeinflußt. Dieser Beitrag stellt ein induktives Lernverfahren mit fallbasierter Hypothesengenerierung und -bewertung vor, das in der Lage ist, auf einer allgemeinen Ebene das abkürzungsorientierte diagnostische Problemlöseverhalten erfahrener Servicetechniker nachzubilden. Es ist ein integrierter Bestandteil einer Werkbank zur Diagnose technischer Systeme und teilt sich die Aufgabe der Wissensakquisition mit einem System zum fallbasierten Schließen, einem System zur Wissenskompilation sowie Mechanismen zur Unterstützung der manuellen Wissensakquisition.

Die hier dargestellte Arbeit wurde teilweise gefördert durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft, Sonderforschungsbereich 314 „Künstliche Intelligenz — Wissensbasierte Systeme“, Projekte X6 und X9 (Prof. Dr. M.M. Richter, Universität Kaiserslautern). Das Projekt X6 wurde in Kooperation mit dem Lehrstuhl für FertigungsmeStechnik und Qualitätssicherung (WZL, Prof. Dr.-Ing. Dr. h.c. T. Pfeifer) der RWTH Aachen durchgeführt.

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  1. Klaus-Dieter Althoff
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  1. Stedingerstraße 40, W-7000, Stuttgart 31, Deutschland

    Kristina Reiss  & Matthias Reiss  & 

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    Horst Spandl

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© 1992 Springer-Verlag Berlin Heidelberg

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Althoff, KD. (1992). Lernen von abkürzungsorientiertem, diagnostischen Problemlösen. In: Reiss, K., Reiss, M., Spandl, H. (eds) Maschinelles Lernen. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-77623-6_7

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