Analyse dynamischer Lernregeln für Case-Based Learning Systeme

  • Die vorliegende Arbeit konzentriert sich auf Analysen unterschiedlicher Lernstrategien für CBL-Systeme anhand einer universellen Testumgebung mit variablen Fallbasen. Keine der untersuchten dynamischen Lernregeln und keine feste Belegung der globalen Konstanten im Ähnlichkeitsmass besitzt im statistischen Mittel signifikante Vorzüge. Dagegen zeigen sich Abhängigkeiten des Lernerfolgs von bestimmten Merkmalen der Fallbasis. Deswegen wird als Synthese ein auto-adaptives Lernschema vorgeschlagen, das die Eigenheiten verschiedener Fallbasen berücksichtigt und durch die Wahl spezifischer Lernstrategien ein deutlich verbessertes Ergebnis zu erzielen vermag.

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Metadaten
Verfasserangaben:Ernst-Georg Haffner
URN (Permalink):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-217
Dokumentart:Masterarbeit
Sprache der Veröffentlichung:Deutsch
Jahr der Fertigstellung:1993
Jahr der Veröffentlichung:1993
Veröffentlichende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Titel verleihende Institution:Technische Universität Kaiserslautern
Datum der Publikation (Server):03.04.2000
Freies Schlagwort / Tag:Case-Based Learning
Bemerkung:
Sonderforschungsbereich 314 "Künstliche Intelligenz - Wissensbasierte Systeme" Projekt X9.
Fachbereiche / Organisatorische Einheiten:Fachbereich Informatik
DDC-Sachgruppen:0 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werke / 00 Informatik, Wissen, Systeme / 004 Datenverarbeitung; Informatik
Lizenz (Deutsch):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011

$Rev: 13581 $