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Faculty / Organisational entity
Im Rahmen dieser Arbeit wird gezeigt, daß Frauen sowohl durch die Gesetzgebung als auch durch arbeitsmarktpolitische und steuerliche Rahmenbedingungen benachteiligt werden. Es stellt sich die Frage, inwieweit eine Verbesserung der Altersversorgung für die Frau vorgenommen werden kann. Dabei muß eine verbesserte und an die Bedürfnisse der Frauen angepaßte Altersvorsorge nicht unbedingt auf die bestehende gesetzliche Rentenversicherung (GRV) aufbauen.
In nebenläufigen Systemen erleichtert das Konzept der Atomarität vonOperationen, konkurrierende Zugriffe in größere, leichter beherrschbareAbschnitte zu unterteilen. Wenn wir aber Spezifikationen in der forma-len Beschreibungstechnik Estelle betrachten, erweist es sich, daß es un-ter bestimmten Umständen schwierig ist, die Atomarität der sogenanntenTransitionen bei Implementationen exakt einzuhalten, obwohl diese Ato-marität eine konzeptuelle Grundlage der Semantik von Estelle ist. Es wirdaufgezeigt, wie trotzdem sowohl korrekte als auch effiziente nebenläufigeImplementationen erreicht werden können. Schließlich wird darauf hinge-wiesen, daß die das Problem auslösenden Aktionen oft vom Spezifiziererleicht von vorneherein vermieden werden können; und dies gilt auch überden Kontext von Estelle hinaus.
Auf KLUEDO, dem Kaiserslauterer uniweiten elektronischen Dokumentenserver, können Angehörige der Universität Kaiserslautern wissenschaftliche Dokumente in elektronischer Form im Internet und damit weltweit veröffentlichen. Der Dokumentenserver entstand auf Initiative der Fachbereiche und der Universitätsbibliothek Kaiserslautern im Rahmen des vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderten GLOBAL INFO - Vorprojektes. Hierbei basiert der Dokumentenserver stellenweise auf dem (während des MathNet-Projektes des deutschen Forschungsnetzes (DFN) und des MathBibNet-Projektes der deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) aufgebauten) Mathematik-Preprintserver der Universität Kaiserslautern. Dieser Artikel umreißt die Aspekte, die hinter der Entwicklung des Dokumentenservers in der vorliegenden Form gestanden haben und gibt einen groben Überblick über die Systemarchitektur. Detailinformationen und eine Beschreibung des Systems findet man in meiner Arbeit Propadeutik metadatenbasierter Publikationsserver: Ontologie und konkordante Implementierung.
Komprimierungsverfahren
(1999)
Bedingt durch das Wachstum von Informationsnachfrage und -angebot werden effizientere Wege zur Repräsentation von Informationen aller Art benötigt. Dies kann sowohl durch Assimilation und Optimierung der gewählten Datenstruktur und ihrer Repräsentation als auch (additiv) durch Komprimierung derselbigen erreicht werden. Diese Ausarbeitung soll in pragmatischer Art und Weise in das Themengebiet der Komprimierung einführen. Vorgestellt werden insgesamt 3 Stellvertreter aus unterschiedlichen Bereichen : Komprimierung von Texten mittels Huffman-Code, Komprimierung von Bitlisten mittels Laufkomprimierung (RLE-Komprimierung), Komprimierung von - auf dem RGB-Farbmodell basierenden - Grafiken mittels eines eigenen Verfahrens. Während die ersten beiden Verfahren Vertreter verlustfreier Komprimierung sind, ist das Dritte ein Vertreter der verlustbehafteten Komprimierung. Die vorgestellten Verfahren werden zur Arrondierung an konkreten Beispielen eingeübt und schließlich sogar in der Programmiersprache Pascal implementiert. Die konkrete Realisation in einer gegebenen Programmiersprache birgt kanonischerweise die Gefahr, den Blick für das Wesentliche zu verlieren. Deshalb wurde bei der Erstellung dieser Ausarbeitung (im speziellen der Programmieraufgaben) akribisch auf Abstrahierung unnötiger Details geachtet.
Das System ART (ASF RRL Translation) stellt im wesentlichen eine Umgebung dar,in welcher die Modularisierbarkeit von Beweisen (Induktionsbeweisen über Gleichungs-spezifikationen) untersucht werden kann. Es wurde die bereits bestehende Spezifikati-onsprache ASF (siehe [BeHeKl89]), in welcher modularisierte Spezifikationen möglichsind, so erweitert, daß zusätzlich auch Beweisaufgaben spezifiziert werden können. Imfolgenden wird diese erweiterte Spezifikationsprache auch ASF genannt. Als Bewei-ser für die Beweisaufgaben einer Spezifikation wurde RRL (siehe [KaZh89]) gewählt.RRL kann sowohl Kommandos aus einem File abarbeiten, wie auch Sitzungsprotokolleanfertigen, mit deren Hilfe sich die Beweisverläufe und Benutzereingaben der entspre-chenden RRL-Sitzung rekonstruieren lassen. In ART kann nun eine ASF-Spezifikation,die Beweisaufgaben umfassen kann, in ein File übersetzt werden, welches von RRLabgearbeitet werden kann. Dies wird im folgenden kurz mit 'Übersetzung von ASF nach RRL' bezeichnet. Bei der Abarbeitung eines solchen Files wird von RRL ein Sit-zungsprotokoll angelegt. ART kann dieses Sitzungsprotokoll dazu heranziehen, neueErgebnisse, wie etwa den erfolgreichen Beweis einer Beweisaufgabe, zu ermitteln, umdiese Ergebnisse der ursprüngliche Spezifikation hinzuzufügen. Dies wird im folgendenkurz mit 'Rückübersetzung von RRL nach ASF' bezeichnet. Im Kern besteht ART alsoaus einer Komponente zur Übersetzung von ASF nach RRL und aus einer Komponentezur Rückübersetzung von RRL nach ASF.
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.
Im Rahmen des Sonderforschungsbereichs SFB314, Projekt X9 "Lernen und Analogie in technischen Expertensystemen", wurde die Verwendbarkeit von Techniken des fallbasierten Schliessens in wissens- basierten Systemen untersucht. Als prototypische Anwendungsdomäne wurde die Arbeitsplanerstellung rotationssymmetrischer Werkstücke gewählt. Im vorliegenden Beitrag wird ein Modell der Arbeits- planerstellung unter Berücksichtigung der verschiedenen, bisher als unabhängig behandelten Planungsmethoden beschrieben. Auf der Basis einer modelbasierte Wissensakquistion aus in Unternehmen verfügbaren Arbeitsplänen wird ein Ausschnitt der Arbeitsplanerstellung, die Aufspannplanung, detailliert. Die Anwendbarkeit wurde durch eine prototypische Realisierung nachgewiesen.
Das Ziel dieses Projekts war es, anhand von empirischen Untersuchungen klassische statistische Verfahren und aktuelle Methoden des Maschinellen Lernens mit einem Ansatz zu vergleichen, der in der Arbeitsgruppe entworfen und theoretisch analysiert wurde. Implementiert wurden f"unf Verfahren, einige davon in verschiedenen Varianten: FeedForward Neuronale Netze, Entscheidungsbäume, Bayes Entscheidungen, die auf Chow-Expansionen beruhen, Harmonische Analyse und die Methode des N"achsten Nachbarn. Als Referenzmassstab wurden Vorhersagen herangezogen, die den Trend oder den Mittelwert der letzten letzten Beobachtungen vorhersagten. Als Daten standen 16 Zeitreihen von Aktien- und Devisenkursen zur Verf"ugung. Jede der Zeitreihen bestand aus 2000 Daten, von denen die ersten 1500 zum Training und die restlichen 500 für den Vergleich der Verfahren dienten. Dabei zeigte es sich, dass die naiven Referenzverfahren einen recht guten Pr"ufstein darstellten. Die Bayes-Entscheidungen und die Entscheidungsbäume erwiesen sich als besonders stark und übertrafen die Referenzmethoden fast immer. Neuronale Netze und die Methode des n"achsten Nachbarn waren etwa genausogut, während die Harmonische Analyse für kurzfristige Vorhersagen schlechter und für langfristige besser war. Bei Entscheidungsbäumen und Neuronalen Netzen fiel auf, dass kleine B"aume bzw. Netze bessere Ergebnisse lieferten als grosse.
In diesem Beitrag werden konnektionistische Lernverfahren für die wissensbasierte Diagnose technischer Systeme vorgestellt. Es werden zwei Problemstellungen untersucht: die Prognose von Signalverläufen technischer Zustandsgrössen sowie die diagnostische Klassifikation von Systemzuständen und die Ergebnisse der Untersuchungen dargestellt.