Synthese von Steuerprogrammen durch Klassifizierungslernen am Beispiel der Stabilisierungssteuerung von Nachrichtensatelliten

  • Verfahren des Maschinellen Lernens haben heute eine Reife erreicht, die zu ersten erfolgreichen industriellen Anwendungen geführt hat. In der Prozessdiagnose und -steuerung ermöglichen Lernverfahren die Klassifikation und Bewertung von Betriebszuständen, d.h. eine Grobmodellierung eines Prozesses, wenn dieser nicht oder nur teilweise mathematisch beschreibbar ist. Ausserdem gestatten Lernverfahren die automatische Generierung von Klassifizierungsprozeduren, die deterministisch abgearbeitet werden und daher für die Belange der Echtzeitdiagnose und -steuerung u.U. zeiteffektiver als Inferenzmechanismen auf logischer bzw. Produktionsregelbasis sind, da letztere immer mit zeitaufwendigen Suchprozessen verbunden sind.

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Metadaten
Author:Wolfgang Müller, Fritz Wysotzki, Christian Brühe
URN (permanent link):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-1549
Document Type:Preprint
Language of publication:German
Year of Completion:1999
Year of Publication:1999
Publishing Institute:Technische Universität Kaiserslautern
Tag:Maschinelles Lernen
Faculties / Organisational entities:Fachbereich Informatik
DDC-Cassification:004 Datenverarbeitung; Informatik

$Rev: 12793 $