Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
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Faculty / Organisational entity
In diesem Papier stellen wir einen Interpreter vor, der die Validierung von konzeptuellen Modellen bereits in fruehen Entwicklungsphasen unterstuetzt. Wir vergleichen Hypermedia- und Expertensystemansaetze zur Wissensverarbeitung und erlaeutern, wie ein integrierter Ansatz die Erstellung von Expertensystemen vereinfacht. Das von uns entwickelte Knowledge Engineering Werkzeug ermoeglicht einen "sanften" Uebergang von initialen Protokollen ueber eine semi-formale Spezifikation in Form eines getypten Hypertextes hin zu einem operationalen Expertensystem. Ein Interpreter nutzt die in diesem Prozess erzeugte Zwischenrepraesentation direkt zur interaktiven Loesung von Problemen, wobei einzelne Aufgaben ueber ein lokales Rechnernetz auf die Bearbeiter verteilt werden. Das heisst, die Spezifikation des Expertensystems wird direkt fuer die Loesung realer Probleme eingesetzt. Existieren zu einzelnen Teilaufgaben Operationalisierungen (d.h. Programme), dann werden diese vom Computer bearbeitet.
Im Rahmen dieser Diplomarbeit werden die Konzepte zur Unterstützung von datenbankorientierten Software-Produktlinien durch domänenspezifische Sprachen am Beispiel von Versionierungssystemen untersucht. Ziel dieser Arbeit ist es, die zeitlichen Kosten, die durch die Nutzung einer domänenspezifischen Sprache entstehen, zu bestimmen. Dabei werden unterschiedliche Datenbankschemata verwendet, um zu untersuchen, welcher Zusammenhang zwischen der Komplexität des Datenbankschemas und der Übersetzung einer domänenspezifischen Anweisung in eine Reihe von herkömmlichen SQL-Anweisungen besteht. Um die zeitlichen Kosten für die Reduktion zu bestimmen, werden Leistungsuntersuchungen durchgeführt. Grundlage für diese Leistungsuntersuchungen sind domänenspezifische Anweisungen, die von einem speziell für diesen Zweck entwickelten Generator erzeugt wurden. Diese generierten domänenspezifischen Anweisungen werden mit den unterschiedlichen Datenbanktreibern auf dem passenden Datenbankschema ausgeführt.
Neuronale Netze sind ein derzeit (wieder) aktuelles Thema. Trotz der oft eher schlagwortartigen
Verwendung dieses Begriffs beinhaltet er eine Vielfalt von Ideen, unterschiedlichste methodische
Ansätze und konkrete Anwendungsmöglichkeiten. Die grundlegenden Vorstellungen sind dabei nicht neu, sondern haben eine mitunter recht lange Tradition in angrenzenden Disziplinen wie Biologie, Kybernetik , Mathematik und Physik . Vielversprechende Forschungsergebnisse der letzten Zeit haben dieses Thema wieder in den Mittelpunkt des Interesses gerückt und eine Vielzahl neuer Querbezüge zur Informatik und Neurobiologie sowie zu anderen, auf den ersten Blick weit entfernten Gebieten offenbart. Gegenstand des Forschungsgebiets Neuronale Netze ist dabei die Untersuchung und Konstruktion informationsverarbeitender Systeme, die sich aus vielen mitunter nur sehr primitiven, uniformen Einheiten zusammensetzen und deren wesentliches Verarbeitungsprinzip die Kommunikation zwischen diesen Einheiten ist, d.h. die Übertragung von Nachrichten oder Signalen. Ein weiteres
Charakteristikum dieser Systeme ist die hochgradig parallele Verarbeitung von Information innerhalb
des Systems. Neben der Modellierung kognitiver Prozesse und dem Interesse, wie das menschliche Gehirn komplexe kognitive Leistungen vollbringt, ist über das rein wissenschaftliche Interesse hinaus in zunehmendem Maße auch der konkrete Einsatz neuronaler Netze in verschiedenen technischen Anwendungsgebieten zu sehen. Der vorliegende Report beinhaltet die schriftlichen Ausarbeitungen der Teilnehmerinnen des Seminars Theorie und Praxis neuronaler Netze , das von der Arbeitsgruppe Richter im Sommersemester 1993 an der Universität Kaiserslautern veranstaltet wurde. Besonderer Wert wurde darauf gelegt, nicht nur die theoretischen Grundlagen neuronaler Netze zu behandeln, sondern auch deren Einsatz in der Praxis zu diskutieren. Die Themenauswahl spiegelt einen Teil des weiten Spektrums der Arbeiten auf diesem Gebiet wider. Ein Anspruch auf Vollständigkeit kann daher nicht erhoben werden. Insbesondere sei darauf verwiesen, daß für eine intensive, vertiefende Beschäftigung mit einem Thema auf die jeweiligen Originalarbeiten zurückgegriffen werden sollte. Ohne die Mitarbeit der Teilnehmerinnen und Teilnehmer des Seminars wäre dieser Report nicht möglich gewesen. Wir bedanken uns daher bei Frank Hauptmann, Peter Conrad, Christoph Keller, Martin Buch, Philip Ziegler, Frank Leidermann, Martin Kronenburg, Michael Dieterich, Ulrike Becker, Christoph Krome, Susanne Meyfarth , Markus Schmitz, Kenan Çarki, Oliver Schweikart, Michael Schick und Ralf Comes.
Versions- und Konfigurationsmanagement sind zentrale Instrumente zur intellektuellen Beherrschung komplexer Softwareentwicklungen. In stark wiederverwendungsorientierten Softwareentwicklungsansätzen -wie vom SFB bereitgestellt- muß der Begriff der Konfiguration von traditionell produktorientierten Artefakten auf Prozesse und sonstige Entwicklungserfahrungen erweitert werden. In dieser Veröffentlichung wird ein derartig erweitertes Konfigurationsmodell vorgestellt. Darüberhinau wird eine Ergänzung traditioneller Projektplanungsinformationen diskutiert, die die Ableitung maßgeschneiderter Versions- und Konfigurationsmanagementmechanismen vor Projektbeginn ermöglichen.
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.
Struktur und Werkzeuge des experiment-spezifischen Datenbereichs der SFB501 Erfahrungsdatenbank
(1999)
Software-Entwicklungsartefakte müssen zielgerichtet während der Durchführung eines Software- Projekts erfasst werden, um für die Wiederverwendung aufbereitet werden zu können. Die methodische Basis hierzu bildet im Sonderforschungsbereich 501 das Konzept der Erfahrungsdatenbank. In ihrem experiment-spezifischen Datenbereich werden für jedes Entwicklungsprojekt alle Software-Entwicklungsartefakte abgelegt, die während des Lebenszyklus eines Projektes anfallen. In ihrem übergreifenden Datenbereich werden all die jenigen Artefakte aus dem experiment-spezifischen Datenbereich zusammengefasst, die für eine Wiederverwendung in nachfolgenden Projekten in Frage kommen. Es hat sich gezeigt, dass bereits zur Nutzung der Datenmengen im experiment- spezifischen Datenbereich der Erfahrungsdatenbank ein systematischer Zugriff notwendig ist. Ein systematischer Zugriff setzt jedoch eine normierte Struktur voraus. Im experiment-spezifischen Bereich werden zwei Arten von Experimenttypen unterschieden: "Kontrollierte Experimente" und "Fallstudien". Dieser Bericht beschreibt die Ablage- und Zugriffsstruktur für den Experimenttyp "Fallstudien". Die Struktur wurde aufgrund der Erfahrungen in ersten Fallstudien entwickelt und evaluiert.
Das Modell des Intelligenten ist eine Abstraktion von Telefonvermittlungs-systemen und beschreibt auch deren Erweiterungen. Zunächst wird ein einfachesBasissystem spezifiziert, das dann um weitere Leistungsmerkmale, sog. Features, erweitert wird. Im Rahmen dieser Arbeit haben wir ein bereits bestehendes, in Estellespezifiziertes Basissystem um sechs Features erweitert. Dabei konnten wir verschiedene Stile für die Featurespezifikation in Estelle überprüfen. Wir entwerfen Prinzipien füreine verhaltenerhaltende Transformation, die geeignete Ansatzpunkte für neueFeatures schaffen kann. Für das Ergänzen von neuen Rufnummern haben wir eine einfache Methode entwickelt. Wir zeigen zwei Schwächen von Estelle beim Erweitern vonSystemen auf. Schließlich berichten wir über unsere Erfahrungen mit dem im IN-Modellverwendeten Prinzip der Detection Points.