Intelligente Informationssysteme [Fuzzy-Logic und neuronale Systeme zur Unterstützung von Managemententscheidungen]
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1. Verfasser: | |
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Format: | Abschlussarbeit Buch |
Sprache: | German |
Veröffentlicht: |
Bonn ; Paris <<[u.a.]>>
Addison-Wesley
1995
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Ausgabe: | 1. Aufl. |
Schlagworte: | |
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adam_text | Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 15
1.1 Über dieses Buch 16
1.2 Lernen als Voraussetzung intelligenten Verhaltens 19
1.3 Eigenschaften entscheidungsunterstützender Systeme 21
2 Vorbild menschliche Informationsverarbeitung 23
2.1 Problemlösen aus psychologischer Sicht 23
2.1.1 Problemeigenschaften 23
2.1.2 Problemlösen 25
2.2 Vom Problem zum Entscheidungsproblem 25
2.3 Entscheidungstheoretische Problemlösungsansätze 27
2.3.1 Normative Entscheidungstheorie 27
2.3.2 Deskriptive Entscheidungstheorie 29
2.3.3 Normative versus deskriptive Entscheidungstheorie 30
2.4 Entscheiden bei unscharf formulierten Problemen 31
2.4.1 Zum Begriff der Unscharfe 31
2.4.2 Eigenschaften unscharfer Entscheidungsprobleme 32
3 Wissensbasierte, lernfähige Systeme 35
3.1 Architektur wissensbasierter Systeme 35
3.2 Problemlösen in regelbasierten Systemen 36
3.2.1 Vorwärtsverkettung 37
10 INHALTSVERZEICHNIS
3.2.2 Rückwärtsverkettung 39
3.2.3 hypothesize and test 40
3.2.4 Vergleich der Verfahren 41
3.2.5 Einschränkungen 42
3.3 Einsatz und Integration wissensbasierter Systeme 42
3.3.1 Einsatzgebiete 42
3.3.2 Integrationsmodelle 44
3.3.3 Intelligentes Modellmanagement 45
3.4 Maschinelles Lernen in wissensbasierten Systemen 46
3.4.1 Maschinelle Lernfähigkeit 46
3.4.2 Wichtige Begriffe des maschinellen Lernens 47
3.4.3 Struktur lernender, wissensbasierter Systeme 48
3.4.4 Eine Klassifikation der Lernverfahren 50
3.5 Einsatz in entscheidungsunterstützenden Systemen 52
4 Neuronale Systeme 57
4.1 Motivation für den Einsatz neuronaler Systeme 57
4.2 Biologische Informationsverarbeitung im Modell 58
4.3 Formale Beschreibung neuronaler Systeme 60
4.3.1 Topologie 61
4.3.2 Informationsverarbeitung 62
4.3.3 Lernalgorithmen 65
4.3.4 Bewertung 67
4.4 Neuronale Systeme für den praktischen Einsatz 72
4.4.1 Backpropagation-Modelle 72
4.4.2 Analyse von Backpropagation-Modellen 73
4.4.3 Bewertung von Backpropagation-Modellen 79
4.5 Neuronale Systeme in der Entscheidungsunterstützung 80
4.5.1 Konnektionistische versus symbolische KI-Verfahren 81
4.5.2 Neuronale Systeme versus statistische Verfahren 87
INHALTSVERZEICHNIS 11
4.5.3 Hybride Systeme zur Entscheidungsunterstützung 91
4.6 Zusammenfassende Beurteilung 94
5 Fuzzy-Neuro-Systeme 101
5.1 Unscharfe Informationsverarbeitung mit Fuzzy-Systemen 101
5.2 Inferenz in Fuzzy-Systemen 102
5.2.1 Plausibles Schließen 102
5.2.2 Unscharfes Schließen 103
5.3 Ziele der Fuzzy-Neuro-Technologie 104
5.4 Kooperative Fuzzy-Neuro-Systeme 108
5.4.1 Das Lernen unscharfer Regeln 110
5.4.2 Trainingsdatengenerierung durch Fuzzy-Systeme 117
5.4.3 Netzwerküberwachung durch Fuzzy-Systeme 118
5.4.4 Fuzzy-gesteuertesBackpropagation-Lernen 120
5.5 Hybride Fuzzy-Neuro-Systeme 125
5.6 Zusammenfassung 129
6 Praktische Modellierung 133
6.1 Entscheidungsunterstützung im Devisenhandel 133
6.1.1 Ausgangslage 133
6.1.2 Problemfeld . 135
6.1.3 Ableitung der Zielvorstellungen 138
6.2 Analyse der Aufgaben- und Ressourcen-Beziehungen 140
6.2.1 Ergebnisse einer Voruntersuchung 140
6.2.2 Idealkonzept Trade Engineering Workbench 142
6.2.3 Benutzeranforderungen 145
6.2.4 Erste Lösungsskizzen 147
6.3 Entscheidungstheoretische Prozeßgestaltung 151
6.3.1 Rahmenkonzept 151
6.3.2 Vorgehensmodell 155
6.4 Entwurf eines Strukturmodells 156
12 INHALTSVERZEICHNIS
6.4.1 Überblick 156
6.4.2 Realmodellbildung 158
6.4.3 Formalmodellbildung 167
6.4.4 Testphase 168
6.4.5 Optimierungsphase 169
6.4.6 Produktionsphase 169
6.5 Festlegung der Lernmechanismen 170
6.5.1 Lernkomponenten 170
6.5.2 Erschließen neuer Wissensgebiete 172
6.5.3 Erschließen von Entscheidungswissen 174
6.5.4 Erschließen von Prognosewissen 182
6.6 Skizze des Wissensmodells 183
6.6.1 Wissensstruktur im Devisenmanagement 183
6.6.2 Wissensrepräsentation 184
6.6.3 Wissensbasen 185
7 Umsetzung lernfähiger Systeme 189
7.1 Beispiel: Implementierung in Client-Server-Architektur 189
7.1.1 Client-Server-Modell 189
7.1.2 Modellausprägungen 191
7.1.3 Einsatzform in der Trade Engineering Workbench 192
7.2 Datenmodell 192
7.2.1 Konzeptuelles Schema 193
7.2.2 Internes Schema 194
7.2.3 Externes Schema 208
7.3 Verfahrensstruktur 209
7.3.1 Übersicht 209
7.3.2 Gesamtsteuerung 209
7.3.3 Komponenten 210
7.3.4 Steuerungsverfahren 210
INHALTSVERZEICHNIS 13
7.3.5 Ablaufsteuerung der Einzelvorgänge 211
7.4 Softwarearchitektur 222
7.4.1 Ressourcen-Server 222
7.4.2 Workstations 223
7.5 Rechnerkonzept 226
Literaturverzeichnis 229
Stichwortverzeichnis 236
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Inhaltsverzeichnis
1 Einführung 15
1.1 Über dieses Buch 16
1.2 Lernen als Voraussetzung intelligenten Verhaltens 19
1.3 Eigenschaften entscheidungsunterstützender Systeme 21
2 Vorbild menschliche Informationsverarbeitung 23
2.1 Problemlösen aus psychologischer Sicht 23
2.1.1 Problemeigenschaften 23
2.1.2 Problemlösen 25
2.2 Vom Problem zum Entscheidungsproblem 25
2.3 Entscheidungstheoretische Problemlösungsansätze 27
2.3.1 Normative Entscheidungstheorie 27
2.3.2 Deskriptive Entscheidungstheorie 29
2.3.3 Normative versus deskriptive Entscheidungstheorie 30
2.4 Entscheiden bei unscharf formulierten Problemen 31
2.4.1 Zum Begriff der Unscharfe 31
2.4.2 Eigenschaften unscharfer Entscheidungsprobleme 32
3 Wissensbasierte, lernfähige Systeme 35
3.1 Architektur wissensbasierter Systeme 35
3.2 Problemlösen in regelbasierten Systemen 36
3.2.1 Vorwärtsverkettung 37
10 INHALTSVERZEICHNIS
3.2.2 Rückwärtsverkettung 39
3.2.3 hypothesize and test 40
3.2.4 Vergleich der Verfahren 41
3.2.5 Einschränkungen 42
3.3 Einsatz und Integration wissensbasierter Systeme 42
3.3.1 Einsatzgebiete 42
3.3.2 Integrationsmodelle 44
3.3.3 Intelligentes Modellmanagement 45
3.4 Maschinelles Lernen in wissensbasierten Systemen 46
3.4.1 Maschinelle Lernfähigkeit 46
3.4.2 Wichtige Begriffe des maschinellen Lernens 47
3.4.3 Struktur lernender, wissensbasierter Systeme 48
3.4.4 Eine Klassifikation der Lernverfahren 50
3.5 Einsatz in entscheidungsunterstützenden Systemen 52
4 Neuronale Systeme 57
4.1 Motivation für den Einsatz neuronaler Systeme 57
4.2 Biologische Informationsverarbeitung im Modell 58
4.3 Formale Beschreibung neuronaler Systeme 60
4.3.1 Topologie 61
4.3.2 Informationsverarbeitung 62
4.3.3 Lernalgorithmen 65
4.3.4 Bewertung 67
4.4 Neuronale Systeme für den praktischen Einsatz 72
4.4.1 Backpropagation-Modelle 72
4.4.2 Analyse von Backpropagation-Modellen 73
4.4.3 Bewertung von Backpropagation-Modellen 79
4.5 Neuronale Systeme in der Entscheidungsunterstützung 80
4.5.1 Konnektionistische versus symbolische KI-Verfahren 81
4.5.2 Neuronale Systeme versus statistische Verfahren 87
INHALTSVERZEICHNIS 11
4.5.3 Hybride Systeme zur Entscheidungsunterstützung 91
4.6 Zusammenfassende Beurteilung 94
5 Fuzzy-Neuro-Systeme 101
5.1 Unscharfe Informationsverarbeitung mit Fuzzy-Systemen 101
5.2 Inferenz in Fuzzy-Systemen 102
5.2.1 Plausibles Schließen 102
5.2.2 Unscharfes Schließen 103
5.3 Ziele der Fuzzy-Neuro-Technologie 104
5.4 Kooperative Fuzzy-Neuro-Systeme 108
5.4.1 Das Lernen unscharfer Regeln 110
5.4.2 Trainingsdatengenerierung durch Fuzzy-Systeme 117
5.4.3 Netzwerküberwachung durch Fuzzy-Systeme 118
5.4.4 Fuzzy-gesteuertesBackpropagation-Lernen 120
5.5 Hybride Fuzzy-Neuro-Systeme 125
5.6 Zusammenfassung 129
6 Praktische Modellierung 133
6.1 Entscheidungsunterstützung im Devisenhandel 133
6.1.1 Ausgangslage 133
6.1.2 Problemfeld . 135
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6.2 Analyse der Aufgaben- und Ressourcen-Beziehungen 140
6.2.1 Ergebnisse einer Voruntersuchung 140
6.2.2 Idealkonzept Trade Engineering Workbench 142
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6.2.4 Erste Lösungsskizzen 147
6.3 Entscheidungstheoretische Prozeßgestaltung 151
6.3.1 Rahmenkonzept 151
6.3.2 Vorgehensmodell 155
6.4 Entwurf eines Strukturmodells 156
12 INHALTSVERZEICHNIS
6.4.1 Überblick 156
6.4.2 Realmodellbildung 158
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6.4.5 Optimierungsphase 169
6.4.6 Produktionsphase 169
6.5 Festlegung der Lernmechanismen 170
6.5.1 Lernkomponenten 170
6.5.2 Erschließen neuer Wissensgebiete 172
6.5.3 Erschließen von Entscheidungswissen 174
6.5.4 Erschließen von Prognosewissen 182
6.6 Skizze des Wissensmodells 183
6.6.1 Wissensstruktur im Devisenmanagement 183
6.6.2 Wissensrepräsentation 184
6.6.3 Wissensbasen 185
7 Umsetzung lernfähiger Systeme 189
7.1 Beispiel: Implementierung in Client-Server-Architektur 189
7.1.1 Client-Server-Modell 189
7.1.2 Modellausprägungen 191
7.1.3 Einsatzform in der Trade Engineering Workbench 192
7.2 Datenmodell 192
7.2.1 Konzeptuelles Schema 193
7.2.2 Internes Schema 194
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7.3 Verfahrensstruktur 209
7.3.1 Übersicht 209
7.3.2 Gesamtsteuerung 209
7.3.3 Komponenten 210
7.3.4 Steuerungsverfahren 210
INHALTSVERZEICHNIS 13
7.3.5 Ablaufsteuerung der Einzelvorgänge 211
7.4 Softwarearchitektur 222
7.4.1 Ressourcen-Server 222
7.4.2 Workstations 223
7.5 Rechnerkonzept 226
Literaturverzeichnis 229
Stichwortverzeichnis 236 |
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