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Repräsentation technologischer Wissensbasen für die Wissensakquisition durch Maschinelles Lernen in der generierenden Arbeitsplanerstellung

  • Der Wissenserwerb erschwert bisher häufig den Einsatz wissensbasierter Systeme der Arbeitsplanerstellung in der industriellen Praxis. Die meisten Anwendungen gestatten nur das Erfassen und Editieren des durch aufwendige Erhebung, Systematisierung und Formulierung gewonnenen fachspezifischen Planungswissens. Im Rahmen eines DFG-Projektes soll die Anwendbarkeit bekannter maschineller Lernverfahren auf technologische Reihenfolge- und Zuordnungsprobleme im Rahmen der generierenden Arbeitsplanerstellung von Teilefertigungsprozessen im Maschinenbau nachgewiesen werden. Dazu wird ein Prototyp mit Hilfe eines verfügbaren Softwarewerkzeuges entwickelt, der das maschinelle Lernen aus vorgegebenen Beispielen ermöglichen und mit einem existierenden Prototypen der wissensbasierten Arbeistplanung kommunizieren soll. Der folgende Beitrag gibt einen Überblick über das mit Lernverfahren zu behandelnde Planungswissen und stellt mögliche Repräsentationsmöglichkeiten des Wissens zur Diskussion.

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Metadaten
Author:Wolfgang Ewert, Frank Leidholdt, Holger Dürr
URN (permanent link):urn:nbn:de:hbz:386-kluedo-1460
Document Type:Preprint
Language of publication:German
Year of Completion:1999
Year of Publication:1999
Publishing Institute:Technische Universität Kaiserslautern
Date of the Publication (Server):2000/04/03
Tag:knowledge-based planning; wissensbasierter Systeme der Arbeitsplanerstellung
Faculties / Organisational entities:Fachbereich Informatik
DDC-Cassification:0 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft / 004 Informatik
Licence (German):Standard gemäß KLUEDO-Leitlinien vor dem 27.05.2011