Hybride Wissensverarbeitung in der präventivmedizinischen Diagnostik

von Andreas KollerPaderborn, Univ.-GH, Diss., 199

Natürliche Kognition technologisch begreifen

Die Technologisierung der Wissenschaften verändert die Welt, bzw. die Sichtweisen auf uns und die Welt. Dies zeigt sich insbesondere an der Erforschung der artifiziellen Kognition, was im Folgenden in Bezug auf ein spezifisches industrienahes Forschungs- und Entwicklungsprojekt aufgezeigt wird. Aufgrund der zu erwarteten Implikationen aus der wirklichkeitsverändernden Macht einer Technologisierung im Allgemeinen und der Entwicklung künstlicher Kognitionen im Speziellen gilt es, den Forschungsgegenstand der „natürlichen und artifiziellen Kognition“ zu begreifen oder zumindest begreiflich zu machen

Klassifizierung landwirtschaftlicher Jahresbeschlüsse mittels Neuronaler Netze und Fuzzy Systeme

In der Jahresabschlussanalyse kommen zunehmend empirisch-statistische Methoden zum Einsatz. Hierbei handelt es sich um Verfahren, die Unternehmen nach Ereignissen bzw. Zuständen klassifizieren. Aufgrund ihrer Eigenschaften haben sich in den letzten Jahren insbesondere Neuronale Netze für diese Aufgabe durchgesetzt. Ihre überlegenen Eigenschaften gegenüber anderen empirisch-statistischen Instrumenten sind: Lernfähigkeit, Generalisierbarkeit und Fehlertoleranz. Deshalb werden in dieser Arbeit Neuronale Netze verwendet, um auf der Grundlage von Buchführungsdaten die zukünftigen finanziellen Zustände landwirtschaftlicher Unternehmen zu klassifizieren. Die Klassen des finanziellen Zustandes sind "finanziell gefährdet" und "finanziell gesund". Bei der Klassifizierung tritt das Problem auf, dass die Unternehmen nicht empirisch eindeutig der jeweiligen Klasse zugeordnet werden können. Deswegen werden die Klassen anhand der Kennzahlen Gesamtkapital-rentabilität, Fremdkapitalanteil und dynamischer Verschuldungsgrad definiert. Die beiden finanziellen Zustände sind des weiteren nicht eindeutig gegeneinander abgrenzbar. Deshalb erfolgt die Zuordnung der Unternehmen zur jeweiligen Klasse über ein Fuzzy System. Bei der Klassifizierung der zukünftigen finanziellen Zustände wird wiederum auf dieses Fuzzy System zurückgegriffen. Das Klassifizierungsmodell wird deshalb in die Abschnitte Neuronale Netze und Fuzzy Systeme unterteilt. Die Neuronalen Netze klassifizieren die Unternehmen nach den drei Kennzahlen, die den finanziellen Zustand definieren. Für jede Variable wird ein eigenes Neuronales Netz entwickelt. Hierbei handelt es sich jeweils um ein dreilagiges Multilayer-Perceptron mit einem Backpropagation-Lernalgorithmus. Über das Fuzzy System werden die klassifizierten Output-Variablen zusammengefasst. Durch diese Aufteilung des Modells werden die Eigenschaften der beiden Instrumente Neuronale Netze und Fuzzy Systeme miteinander kombiniert, da diese sich ergänzen. Neuronale Netze können strukturelle, vollständig unbekannte Systeme beherrschen, soweit deren Eingabe- und Ausgabeverhalten bekannt ist. Deshalb werden sie für den Teil des Modells verwendet, bei dem kein Wissen über die Zusammenhänge der Ausgangsdaten vorliegt. Im Gegensatz hierzu kann das Fuzzy System das vage Wissen über die Zusammenhänge der drei definierenden Kennzahlen über die Fuzzy Regeln mitberücksichtigen. Zur Überprüfung, ob die theoretischen Vorteile des Modells in der Praxis zu besseren Klassifizierungsergebnissen führen, wird ein Vergleich zwischen den Ergebnissen dieses Modells mit einer multivariaten Diskriminanzanalyse vorgenommen. Hierbei kann gezeigt werden, dass dieses Modell bessere Ergebnisse liefert als bisherige Verfahren.Classification of agricultural balance sheets by Neural Networks and Fuzzy Systems Empirical-statistical methods are increasingly used in the balance sheet analysis. These are methods which classify companies according to events and conditions respectively. In the recent years, especially Neural Networks have established themselves for this task on the basis of their qualities. Their superior attributes vis-a-vis other empirical-statistical instruments are: adaptability, generalization and fault tolerance. Therefore, in this study Neural Networks are used in order to classify the future financial states of agricultural companies on the basis of accounting data. The classes of the financial state are "financial distress" and "financial health". No unambiguous empirical assignment of the classes can be determined. For that reason, the classes are defined by the ratios: return on assets, debt-asset ratio and dynamic indebtedness (debt-cash flow ratio). The two financial states are furthermore not clearly definable against each other. Therefore, the assignment of the companies to the respective class is made via a Fuzzy System. This Fuzzy System is again used for the classification of the future financial states. Therefore, the classification-model is subdivided into the sections of Neural Networks and Fuzzy Systems. The Neural Networks classify the companies according to the three ratios which define the financial state. An individual Neural Network is developed for each variable. This is, in each case, a three-layered Multilayer-Perceptron with a Backpropagation-Algorithm. The classified output variables are summarised through the Fuzzy System. By subdividing the model, the attributes of the two instruments are combined, since they complement each other. Neural Networks can recognize structural, completely unknown systems, as far as their input and output behaviour known. For that reason, they are used for that part of the model for which no knowledge of the connections of the data is available. In contrast to the Neural Networks, the Fuzzy System can consider the vague knowledge of the connections of the three defining ratios by the Fuzzy rules. To examine whether the theoretical advantages of the model lead to better results in practice, the results of this model are compared with a multiple discriminant analysis. Thus it can be shown that this model delivers better classification results than previous methods

Probabilistic situational analysis for an adaptive, automated longitudinal vehicle control system

Fahrerassistenzsysteme tragen heute bereits dazu bei, den Fahrkomfort und die Verkehrssicherheit zu steigern. Dabei sind die von Assistenzsystemen adressierten Bereiche der Fahraufgabe klar voneinander getrennt. So existieren Funktionen, die den Fahrer entweder bei der Längsführung, der Querführung innerhalb des Fahrstreifens oder bei Fahrstreifenwechseln unterstützen. Durch die modulare Entwicklung und Vermarktung solcher Systeme ist der Umfang der jeweils zugrunde liegenden Sensorik zur Umgebungserfassung gering und der Datenaustausch der Umfeldinformationen zwischen den Systemen noch minimal. Die zunehmende Verbreitung von Assistenzsystemen wird jedoch zu Integration bzw. steigender Vernetzung führen, sodass ein tieferes maschinelles Verständnis der Fahrsituation ermöglicht wird. Einen Beitrag dazu liefert diese Arbeit, in der Daten des Fahrzeugumfelds und des Fahrzeugs sowie des Fahrers zur Interpretation der Verkehrssituation in Verbindung gebracht werden. Ziel dieser Situationsanalyse ist es, Fahrmanöver des Fahrers zu erkennen und damit das Verhalten von Assistenzsystemen anzupassen. Dazu wird ein allgemeines Modell zur Erkennung von Fahrmanövern erarbeitet und am Beispiel einer automatisierten Längsführung für Fahrstreifenwechsel konkretisiert. Zur Qualitätssicherung, die besonders bei der Verwendung probabilistischer Verfahren eine Herausforderung darstellt, werden automatische Softwaretests eingesetzt. Damit ist es möglich, die Auswirkungen von Änderungen effizient, automatisiert und wiederholbar zu überprüfen. Die hierfür notwendige Infrastruktur wird im Rahmen dieser Arbeit bereitgestellt. Die Erkennung von Fahrstreifenwechseln wird abschließend in realen Versuchsfahrten untersucht. Das veränderte Verhalten des Längsführungssystems wird für verschiedene Ausprägungen eines Fahrstreifenwechsels in Simulationen demonstriert.Driver assistance systems contribute towards increasing driving comfort and improving road safety. The different aspects of the driving task addressed by assistance systems are clearly separated from one another. This means that there are separate functions assisting the driver with regard to longitudinal vehicle control, lateral vehicle control or when changing lanes. Due to modular development and the way that such systems are marketed, the number of environmental sensors for the given systems is still small and there is only little ambient data exchanged between the individual assistance systems. The increasing use of driver assistance systems in vehicles, however, will entail the integration of systems and will also lead to increased interconnection. This, in turn, will allow the systems to gather more detailed information about the current driving situation. This work contributes to the abovementioned development by illustrating how data of the vehicle environment, the vehicle itself and the driver can be used in a combined manner to interpret the traffic situation. The objective of this situational analysis is to detect maneuvers performed by the driver and to use this information to adapt the behavior of assistance systems. In order to do so, this thesis establishes a general model for detecting driving maneuvers, which is then implemented in an automated longitudinal vehicle control system for changing lanes. Quality assurance poses a particular challenge when employing probabilistic methods. This challenge has been responded to by using automated software tests allowing the effects of changes to be tested in an efficient, automated and repeatable manner. The infrastructure required therefore is provided in this thesis. Finally, the detection of lane-change maneuvers is examined in real road tests. The adapted behavior of the longitudinal vehicle control system for different types of lane changes is furthermore illustrated by means of simulations

Multivariate GRBF-Netzwerke und Systeme lokaler Experten

Solange der Mensch seit Beginn der modernen Wissenschaft versucht, seine kognitiven Fähigkeiten durch anatomische, physiologische und psychologische Untersuchungen zu verstehen, werden diese Forschungen auch von der Entwicklung mathematischer Modelle begleitet. Dies geschieht in der Hoffnung, zu einem tieferen Verständnis der Gehirnfunktionen zu gelangen und in jüngster Zeit mit dem Ziel, neuartige mathematische Verfahren, z.B. zur Mustererkennung und Funktionenapproximation, zu erhalten. Im Rahmen dieses Ansatzes wurde vor etwa 10 Jahren das radiale Basisfunktionen (RBF)-Netzwerk eingeführt, welches bestimmte Strukturen im cerebellaren Cortex modelliert. In früheren Arbeiten wurden tiefgehende Beziehungen zwischen diesem dreischichtigen Netzwerkmodell und der maximum likelihood (ML)-Schätzung von empirischen Datenverteilungen durch Mischungen univariater Normalverteilungen aufgedeckt. Solche Netzwerke eignen sich zur datengetriebenen Funktionenapproximation und zur Lösung von Klassi- fikationsaufgaben. Ausgehend von diesen Beobachtungen wird in der vorliegenden Arbeit das RBF-Modell stufenweise verallgemeinert. Zunächst wird mit dem generalisierten radialen Basisfunktionen (GRBF)-Netzwerk ein Modell vorgestellt, dessen Parameter sich aus ML-Schätzungen von Datenverteilungen durch Mischungen multivariater Normalverteilungen ableiten lassen. Damit wird erstmals ein Verfahren eingeführt, mit dem alle Netzwerkparameter simultan optimiert werden können. Ein deterministisches Abkühlschema sorgt dabei für die sichere Konvergenz des zugehörigen sequentiellen stochastischen Lernprozesses. Anschließend wird ein neues Modell zur Funktionenapproximation, der sogenannte LLMApproximator , vorgestellt, das ebenfalls auf Dichteschätzungen durch Mischungen multivariater Normalverteilungen beruht und sich in Spezialfällen auf das GRBF-Netzwerk reduziert. Im LLM-Verfahren wird die zu approximierende Funktion durch eine Interpolation lokaler linearer Regressionsmodelle dargestellt. In Verallgemeinerung dieser Verfahren wird schließlich ein Konstruktionsprinzip für Systeme lokaler Experten formuliert, das sowohlWettbewerb als auch Kooperation unterschiedlicher Experten zur Lösung einer gemeinsamen Aufgabe organisiert. Die Arbeitsweisen des LLM-Approximators als auch des Systems lokaler Experten werden am Beispiel von Regelungsproblemen illustriert. Zunächst wird die Regelung eines virtuellen Bioreaktors mit Hilfe des LLM-Approximators vorgestellt. Anschließend wird das System lokaler Experten für die Regelung einer realen, komplexen industriellen Anlage verwendet. Dabei handelt es sich um die Anlage zur Rückstandsverbrennung im Werk Burghausen der Wacker-Chemie GmbH

MODELLING EXPECTATIONS WITH GENEFER- AN ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPROACH

Economic modelling of financial markets means to model highly complex systems in which expectations can be the dominant driving forces. Therefore it is necessary to focus on how agents form their expectations. We believe that they look for patterns, hypothesize, try, make mistakes, learn and adapt. AgentsÆ bounded rationality leads us to a rule-based approach which we model using Fuzzy Rule-Bases. E. g. if a single agent believes the exchange rate is determined by a set of possible inputs and is asked to put their relationship in words his answer will probably reveal a fuzzy nature like: "IF the inflation rate in the EURO-Zone is low and the GDP growth rate is larger than in the US THEN the EURO will rise against the USD". æLowÆ and ælargerÆ are fuzzy terms which give a gradual linguistic meaning to crisp intervalls in the respective universes of discourse. In order to learn a Fuzzy Fuzzy Rule base from examples we introduce Genetic Algorithms and Artificial Neural Networks as learning operators. These examples can either be empirical data or originate from an economic simulation model. The software GENEFER (GEnetic NEural Fuzzy ExplorER) has been developed for designing such a Fuzzy Rule Base. The design process is modular and comprises Input Identification, Fuzzification, Rule-Base Generating and Rule-Base Tuning. The two latter steps make use of genetic and neural learning algorithms for optimizing the Fuzzy Rule-Base.