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Quantitative Methoden I — Probabilistische Netzwerke

  • Chapter
Methoden wissensbasierter Systeme

Part of the book series: Computational Intelligence ((CI))

  • 117 Accesses

Zusammenfassung

Neben den symbolischen Methoden zur Repräsentation unsicheren Wissens verfolgte man von Anfang an auch quantitative Ansätze zur Repräsentation und Verarbeitung von Wissen. Ein wegweisendes Beispiel hierfür war MYCIN, eines der ersten namhaften Expertensysteme (siehe Kapitel 4.7) . Im Allgemeinen werden dabei den Aussagen bzw. Formeln numerische Größen zugeordnet, die den Grad ihrer Gewissheit, die Stärke ihrer Einflussnahme, ihren Zugehörigkeitsgrad zu einer gewissen Menge o.Ä. ausdrücken. Außerdem müssen Verfahren zur Verfügung gestellt werden, die diese Größen verarbeiten, um neues — quantifiziertes — Wissen abzuleiten.

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Referenzen

  1. Dieses Beispiel ist angelehnt an [137].

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  2. Es gibt allerdings auch Ansätze zur Verallgemeinerung Bayesscher Netze, um solche Fälle besser modellieren zu können; siehe z. B. [57].

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  3. Eigentlich müsste man hier und in den folgenden Formeln korrekt Prob(· | model) schreiben, da natürlich die Parameter des Modells hier ganz wesentlich eingehen.

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© 2003 Springer Fachmedien Wiesbaden

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Beierle, C., Kern-Isberner, G. (2003). Quantitative Methoden I — Probabilistische Netzwerke. In: Methoden wissensbasierter Systeme. Computational Intelligence. Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden. https://doi.org/10.1007/978-3-663-05681-2_11

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  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-663-05681-2_11

  • Publisher Name: Vieweg+Teubner Verlag, Wiesbaden

  • Print ISBN: 978-3-528-15723-4

  • Online ISBN: 978-3-663-05681-2

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