Wissensrepräsentation in Expertensystemen

1. Front Matter

   Pages i-vii

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2. Orientierung zur Wissensrepräsentation

   • G. Rahmstorf

   Pages 1-15

3. Künstliche Intelligenz und Logik

   • Michael M. Richter

   Pages 16-40

4. Anforderungen der Logik-Programmierung an die Wissensrepräsentation

   • Wolfgang Schönfeld

   Pages 41-55

5. Perspektiven für die Logikprogrammierung

   • H. Kleine Büning, Th. Lettmann

   Pages 56-78

6. Vererbungshierarchien und Prädikatenlogik

   • P. H. Schmitt

   Pages 79-97

7. Repräsentation räumliehen Wissens

   • Christopher Habel

   Pages 98-131

8. Propositionale und analoge Repräsentation von Ereignissen

   • Bernd Neumann

   Pages 132-145

9. Some Aspects of Knowledge Base Management Systems

   • Kai v. Luck, Bernhard Nebel, H.-J. Schneider

   Pages 146-157

10. Konfigurationen als Gegenstand der Wissensrepräsentation

    • J. L. Encarnacao, L. A. Messina, G. Rahmstorf

    Pages 158-171

11. Wissensrepräsentation und Maschinelles Lernen

    • Werner Emde, Claus-Rainer Rollinger

    Pages 172-189

Das Buch enthält die Beiträge des Workshops "Wissensrepräsentation in Expertensystemen", der vom 16. bis 18.3.1987 von der IBM Deutschland GmbH in Herrenberg durchgeführt wurde. Wissensrepräsentation ist für viele Anwendungen der Künstlichen Intelligenz von zentraler Bedeutung. Bei der Umsetzung von Ergebnissen der Forschung in Anwendungen wird die Wissensrepräsentation wegen ihrer Verankerung in so verschiedenen Gebieten wie Logik, Linguistik und Psychologie unübersichtlich. Es gibt keine einheitliche Systematisierung. Hinzu kommt, daß die Probleme der Wissensrepräsentation erst an größeren Anwendungen in ihrer vollen Tragweite erkennbar werden. In dem Workshop wurde daher versucht, das Thema interdisziplinär und systematisch zu behandeln. Dabei ging es weniger um die Darstellung von Projekten, bei denen die Wissensrepräsentation meistens nur peripher und unter spezifischen Projektaspekten diskutiert wird, sondern um eine gezielte Thematisierung der zentralen Fragestellungen in aufeinander abgestimmten Abschnitten: Orientierung und Grundlagen, Sprachen und Methoden der Wissensrepräsentation, Spezifische Teilprobleme (Raum- und Zeitaspekte), Wissenserwerb und Wissensverarbeitung. Das Buch stellt in konzentrierter Form Beiträge von herausragenden Forschern auf diesem Gebiet zusammen.

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• künstliche Intelligenz
• maschinelles Lernen

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