Kaiserslautern - Fachbereich Informatik
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Faculty / Organisational entity
EADOCS (Expert Assisted Design of Composite Structures) is the implementation of a multi-level approach to conceptual design. Constraint-, case- and rule-based reasoning techniques are applied in different design phases to assemble and adapt designs at increasing levels of detail. This paper describes a strategic approach to decomposition, formulation of target design problems, and incremental retrieval and adaptation. Design problems considered, cannot be decomposed dynamically into tractable subproblems. Design cases are retrieved for requirements and preferences on both functionality and the solution. Cases are adapted in three phases: adaptation, modification and optimisation.
Erstellung eines Software-Monitors zur Analyse automatisch generierte Protokollimplementierungen
(1996)
In dieser Arbeit wird ein fallbasiertes System entwickelt, das Angaben über existiertende fallbasierte Anwendungen und Werkzeuge verwaltet. Mit diesem System kann ein Entwickler von fallbasierten Systemen sich einen Überblick über den Stand der Technik verschaffen und vor allem Informationen über Systeme erhalten, die dem System, das er selbst entwickeln will, ähnlich sind.
Der Bereich der Workflow-Management-Systeme (WFMS - z.B. [Jab95ab]) wird in jüngerer Zeit in verschiedenen Bereichen der Informatik genauer erforscht. Ziel der Bemu"hungen ist es, die besonderen Anforderungen , die WFMS an Rechner- und Programmsysteme stellen, zu ermitteln und zu befriedigen. In dieser Arbeit untersuchen wir Aspekte des Umplanens ("Replanning" bzw. "Remodeling") während der Abarbeitung eines Workflows. Sie entstand im Rahmen des Projektes CoMo-Kit, im Rahmen dessen Methoden und Werkzeuge entwickelt werden, die die Planung und das Management komplexer Arbeitsabläufe, insbesondere im Entwurfsbereich, unterstützen. Der CoMo-Kit wird seit 1989 am Lehrstuhl für Expertensysteme der Universität Kaiserslautern unter der Leitung von Prof. Dr. M.M. Richter entwickelt.
We present a novel approach to classification, based on a tight coupling of instancebased learning and a genetic algorithm. In contrast to the usual instance-based learning setting, we do not rely on (parts of) the given training set as the basis of a nearestneighbor classifier, but we try to employ artificially generated instances as concept prototypes. The extremely hard problem of finding an appropriate set of concept prototypes is tackled by a genetic search procedure with the classification accuracy on the given training set as evaluation criterion for the genetic fitness measure. Experiments with artificial datasets show that - due to the ability to find concise and accurate concept descriptions that contain few, but typical instances - this classification approach is considerably robust against noise, untypical training instances and irrelevant attributes. These favorable (theoretical) properties are corroborated using a number of hard real-world classification problems.
Es wird das Lernen uniform rekursiv aufzählbarer Sprachfamilien anhand guter Beispiele untersucht und Unterschiede und Gemeinsamkeiten zum Lernen von rekursiven Sprachfamilien und rekursiven Funktionen aufgezeigt. Dem verwendeten Modell liegt das Lernen von Schülern mit einem Lehrer zugrunde. Es werden verschiedene Varianten vorgestellt, verglichen und teilweise auch charakterisiert, und versucht, mit Beispielen und anderen typischen Eigenschaften ein Gefühl für die Leistungsfähigkeit zu vermitteln. Unter anderem wird gezeigt, dass es nicht immer "universelle" gute Beispiele gibt, mit denen eine Sprachklasse in allen Situationen erklärt werden kann.
We present a similarity criterion based on feature weighting. Feature weights are recomputed dynamically according to the performance of cases during problem solving episodes. We will also present a novel algorithm to analyze and explain the performance of the retrieved cases and to determine the features whose weights need to be recomputed. We will perform experiments and show that the integration in a feature weighting model of our similarity criterion with our analysis algorithm improves the adaptability of the retrieved cases by converging to best weights for the features over a period of multiple problem solving episodes.
Planning for manufacturing workpieces is a complex task that requires the interaction of a domain-specific reasoner and a generic planning mechanism. In this paper we present an architecture for organizing the case base that is based on the information provided by a generic problem solver. A retrieval procedure is then presented that uses the information provided by the domain-specific reasoner in order to improve the accuracy of the cases retrieved. However, it is not realistic to suppose that the case retrieved will entirely fit into the new problem. We present a replay procedure to obtain a partial solution that replays not only the valid decisions taken for solving the case, but also justifications of rejected decisions made during the problem solving process. As a result, those completion alternatives of the partial solution are discarded that are already known to be invalid from the case.
Complete Eager Replay
(1996)
We present an algorithm for completely replaying previous problem solving experiences for plan-space planners. In our approach not only the solution trace is replayed, but also the explanations of failed attempts made by the first-principle planner. In this way, the capability of refitting previous solutions into new problems is improved.
Fallbasiertes Schliessen (engl.: Case-based Reasoning) hat in den vergangenen Jahren zunehmende Bedeutung für den praktischen Einsatz in realen Anwendungsbereichen erlangt. In dieser Arbeit werden zunächst die allgemeine Vorgehensweise und die verschiedenen Teilaufgaben des fallbasierten Schliessens vorgestellt. Anschliessend wird auf die charakteristischen Eigenschaften eines Anwendungsbereiches eingegangen und an der konkreten Aufgabe der Kreditwürdigkeitsprüfung die Realisierung eines fallbasierten Ansatzes in der Finanzwelt beschrieben.