Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
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Faculty / Organisational entity
Contrary to symbolic learning approaches, which represent a learned concept explicitly, case-based approaches describe concepts implicitly by a pair (CB; sim), i.e. by a measure of similarity sim and a set CB of cases. This poses the question if there are any differences concerning the learning power of the two approaches. In this article we will study the relationship between the case base, the measure of similarity, and the target concept of the learning process. To do so, we transform a simple symbolic learning algorithm (the version space algorithm) into an equivalent case- based variant. The achieved results strengthen the hypothesis of the equivalence of the learning power of symbolic and case-based methods and show the interdependency between the measure used by a case-based algorithm and the target concept.
Bestimmung der Ähnlichkeit in der fallbasierten Diagnose mit simulationsfähigen Maschinenmodellen
(1999)
Eine Fallbasis mit bereits gelösten Diagnoseproblemen Wissen über die Struktur der Maschine Wissen über die Funktion der einzelnen Bauteile (konkret und abstrakt) Die hier vorgestellte Komponente setzt dabei auf die im Rahmen des Moltke-Projektes entwickelten Systeme Patdex[Wes91] (fallbasierte Diagnose) und iMake [Sch92] bzw. Make [Reh91] (modellbasierte Generierung von Moltke- Wissensbasen) auf.
Die Verwendung von existierenden Planungsansätzen zur Lösung von realen Anwendungs- problemen führt meist schnell zur Erkenntnis, dass eine vorliegende Problemstellung im Prinzip zwar lösbar ist, der exponentiell anwachsende Suchraum jedoch nur die Behandlung relativ kleiner Aufgabenstellungen erlaubt. Beobachtet man jedoch menschliche Planungsexperten, so sind diese in der Lage bei komplexen Problemen den Suchraum durch Abstraktion und die Verwendung bekannter Fallbeispiele als Heuristiken, entscheident zu verkleinern und so auch für schwierige Aufgabenstellungen zu einer akzeptablen Lösung zu gelangen. In dieser Arbeit wollen wir am Beispiel der Arbeitsplanung ein System vorstellen, das Abstraktion und fallbasierte Techniken zur Steuerung des Inferenzprozesses eines nichtlinearen, hierarchischen Planungssystems einsetzt und so die Komplexität der zu lösenden Gesamtaufgabe reduziert.
Contrary to symbolic learning approaches, that represent a learned concept explicitly, case-based approaches describe concepts implicitly by a pair (CB; sim), i.e. by a measure of similarity sim and a set CB of cases. This poses the question if there are any differences concerning the learning power of the two approaches. In this article we will study the relationship between the case base, the measure of similarity, and the target concept of the learning process. To do so, we transform a simple symbolic learning algorithm (the version space algorithm) into an equivalent case-based variant. The achieved results strengthen the hypothesis of the equivalence of the learning power of symbolic and casebased methods and show the interdependency between the measure used by a case-based algorithm and the target concept.
Case-based knowledge acquisition, learning and problem solving for diagnostic real world tasks
(1999)
Within this paper we focus on both the solution of real, complex problems using expert system technology and the acquisition of the necessary knowledge from a case-based reasoning point of view. The development of systems which can be applied to real world problems has to meet certain requirements. E.g., all available information sources have to be identified and utilized. Normally, this involves different types of knowledge for which several knowledge representation schemes are needed, because no scheme is equally natural for all sources. Facing empirical knowledge it is important to complement the use of manually compiled, statistic and otherwise induced knowledge by the exploitation of the intuitive understandability of case-based mechanisms. Thus, an integration of case-based and alternative knowledge acquisition and problem solving mechanisms is necessary. For this, the basis is to define the "role" which case-based inference can "play" within a knowledge acquisition workbench. We will discuss a concrete casebased architecture, which has been applied to technical diagnosis problems, and its integration into a knowledge acquisition workbench which includes compiled knowledge and explicit deep models, additionally.
We describe a hybrid case-based reasoning system supporting process planning for machining workpieces. It integrates specialized domain dependent reasoners, a feature-based CAD system and domain independent planning. The overall architecture is built on top of CAPlan, a partial-order nonlinear planner. To use episodic problem solving knowledge for both optimizing plan execution costs and minimizing search the case-based control component CAPlan/CbC has been implemented that allows incremental acquisition and reuse of strategical problem solving experience by storing solved problems as cases and reusing them in similar situations. For effective retrieval of cases CAPlan/CbC combines domain-independent and domain-specific retrieval mechanisms that are based on the hierarchical domain model and problem representation.
We describe a hybrid case-based reasoning system supporting process planning for machining workpieces. It integrates specialized domain dependent reasoners, a feature-based CAD system and domain independent planning. The overall architecture is build on top of CAPlan, a partial-order nonlinear planner. To use episodic problem solving knowledge for both optimizing plan execution costs and minimizing search the case-based control component CAPlan/CbC has been realized that allows incremental acquisition and reuse of strategical problem solving experience by storing solved problems as cases and reusing them in similar situations. For effective retrieval of cases CAPlan/CbC combines domain-independent and domain-specific retrieval mechanisms that are based on the hierarchical domain model and problem representation.
Im Bereich der Expertensysteme ist das Problemlösen auf der Basis von Fallbeispielen ein derzeit sehr aktuelles Thema. Da sich sehr unterschiedliche Fachgebiete und Disziplinen hiermit auseinandersetzen, existiert allerdings eine entsprechende Vielfalt an Begriffen und Sichten auf fallbasiertes Problemlösen. In diesem Beitrag werden wir einige für das fallbasierte Problemlösen wichtige Begriffe präzisieren bzw. begriffliche Zusammenhänge aufdecken. Die dabei verfolgte Leitlinie ist weniger die, ein vollständiges Begriffsgebäude zu entwickeln, sondern einen ersten Schritt in Richtung eines einfachen Beschreibungsrahmens zu gehen, um damit den Vergleich verschiedener Ansätze und Systeme zu ermöglichen. Auf dieser Basis wird dann der derzeitige Stand der Forschung am Beispiel konkreter Systeme zur fallbasierten Diagnose dargelegt. Den Abschluss bildet eine Darstellung bislang offener Fragen und interessanter Forschungsziele.
Forschungsprojekte im Bereich des fallbasierten Schliessens in den USA, die Verfügbarkeit kommerzieller fallbasierter Shells, sowie erste Forschungsergebnisse initialer deutscher Projekte haben auch in Deutschland verstärkte Aktivitäten auf dem Gebiet des fallbasierten Schliessens ausgelöst. In diesem Artikel sollen daher Projekte, die sich als Schwerpunkt oder als Teilaspekt mit fallbasierten Aspekten beschäftigen, einer breiteren Öffentlichkeit kurz vorgestellt werden.
Fallbasiertes Schliessen ist ein derzeit viel diskutierter Problemlösesansatz. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über den aktuellen Stand der Forschung auf diesem Gebiet, insbesondere im Hinblick auf die Entwicklung von Expertensystemen (einen ersten Schritt in diese Richtung stellte bereits der Beitrag von Bartsch-Spörl, [BS87] dar). Dazu stellen wir die dem fallbasierten Schliessen zugrundeliegenden Mechanismen vor. Ergänzt wird dies durch den Vergleich mit alternativen Verfahren wie z.B. regelbasiertes, analoges und induktives Schliessen sowie eine ausführliche Literaturübersicht.