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Die Lernkomponente der MOLTKE3-Werkbank zur Diagnose technischer Systeme

Klaus-Dieter Althoff, Frank Maurer, Ralph Traphöner, Stefan Wess

In: KI - Künstliche Intelligenz, German Journal on Artificial Intelligence - Organ des Fachbereiches "Künstliche Intelligenz" der Gesellschaft für Informatik e.V. (KI) 1991 1 Pages 58-64 FBO-Verlag 1991.

Abstract

Im Rahmen des MOLTKE-Projektes wurde am Beispiel einer komplexen, technischen Anwendungsdomäne die MOLTKE3-Werkbank zur Diagnose technischer Systeme entwickelt. In ihr sind verschiedene Expertensystemtechniken der zweiten Generation integriert. Gegenstand dieses Beitrages ist die Lernkomponente der Werkbank, die sowohl die Klassifikations- als auch die Testauswahlfähigkeiten der Diagnoseshell mit Hilfe von Fallbeispielen verbessern kann. Sie besteht aus zwei Komponenten, die auf derselben Fallrepräsentation aufsetzen. Die Teilkomponente GenRule lernt dabei "offline" aus Fallbeispielen. Das Ergebnis eines Lernschrittes sind heuristische Regeln für eine MOLTKE-Wissensbasis, mit deren Hilfe das Diagnoseverfahren an das “abkürzungsorientierte diagnostische Problemlösen” eines Servicetechnikers angepasst werden kann. Die zweite Teilkomponente PATDEX2 erweitert das Diagnoseverfahren um einen ähnlichkeitsbasierten Ansatz. Hierzu werden die Fallbeispiele mit Hilfe eines fallbasierten Schlussfolgerungsmechanismus direkt interpretiert.

KI-1-91_final.pdf (pdf, 2 MB)

German Research Center for Artificial Intelligence
Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz