Skip to main content

Behandlung von Ungenauigkeit

  • Chapter
  • First Online:
Einführung in Expertensysteme

Zusammenfassung

Im Zentrum von Kap. 5 steht die Problematik, dass sich Äußerungen oft nicht mit dem logischen Wert „wahr“ oder „falsch“ belegen lassen. Solche Konstrukte können nicht automatisch in einem Expertensystem bearbeitet werden, da sie den Grundregeln der Prädikatenlogik nicht genügen. In solchen Fällen kann man statistische Methoden verwenden, um eine Entscheidungsgrundlage zu erarbeiten. Da diese jedoch große Mengen von Daten für die Bearbeitung benötigen, führt die Anwendung dieser Methoden zu zahlreichen Problemen. Der Satz von Bayes gibt die Möglichkeit, die bedingten Wahrscheinlichkeiten zu berechnen, die zur Entscheidungsfindung verwendet werden können. Die mit dem Satz von Bayes korrespondierende Formel und ihre Anwendung wird anhand eines Beispiels aufgezeigt.

One point to bear in mind when selecting an uncertainty management method is the fact that there are several kinds of uncertainty.

(I. Graham (1991) Fuzzy Sets and Systems. Vol. 40: 451ff.)

This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.

Access this chapter

Institutional subscriptions

Notes

  1. 1.

    Es handelt sich hier um einen fiktiven Vergleich.

  2. 2.

    Für endliche Mengen ist die Mächtigkeit (oder Kardinalität) gleich der Anzahl der Elemente der Menge.

Literatur

  1. Hartman D, Lehner K (1990) Technische Expertensysteme. Springer Verlag, Heidelberg. ISBN 3-540-52155-0

    Book  Google Scholar 

  2. Tschirk W (2014) Statistik: Klassisch oder Bayes. Zwei Wege im Vergleich. Springer, Heidelberg

    Book  Google Scholar 

Download references

Author information

Authors and Affiliations

Authors

Rights and permissions

Reprints and permissions

Copyright information

© 2017 Springer-Verlag GmbH Deutschland

About this chapter

Cite this chapter

Styczynski, Z.A., Rudion, K., Naumann, A. (2017). Behandlung von Ungenauigkeit. In: Einführung in Expertensysteme. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-662-53172-3_5

Download citation

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-53172-3_5

  • Published:

  • Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg

  • Print ISBN: 978-3-662-53171-6

  • Online ISBN: 978-3-662-53172-3

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

Publish with us

Policies and ethics