Konzeption und Einsatz wissensbasierter Systeme als ergänzende Systeme in der Fertigung

Approaches are presented in this work, which contribute to the development of knowledge-based systems, firstly, to assess and improve the quality of production, secondly, to determine the parameters of a control process. These approaches can be classified as a further development of the research in the field of artificial intelligence.The first system controls the evaluation of the quality within a production process using a camera. The colors in the image will be segmented with the help of an image processing tool (black and white or color image). Each segment corresponds to an object or sub-object in the data set (film). The properties of the objects are presented in an object-matrix. These properties characterise quality, which will be evaluated later.The system requires knowledge of the existing objects in order to assign a meaning to these objects in the evaluation process. This knowledge is provided in the form of rules. If knowledge-based systems consist only of rules, they are called "rule-based systems" (Rajendra & Priti, 2010).Since in this work only rules are used, the concepts of knowledge-based system, rule-based system and expert system are synonymous. The strategy of evaluation is based on these rules (rule base) in the following steps:• Filtering of objects• Splitting of connected objects • Cleanup of properties of object• Determination of the number of existing objectsIn this way objects are located and prepared for the evaluation-phase. A reference quality was determined by asking experts. Based on these expert data, the rule-based system evaluates the quality of the objects by comparison with the reference quality and proposes a plan of correction to improve quality.The quality of the production is assessed through the combination of image processing and knowledge-based system. The knowledge-based system is suitable for the use in such existing production systems in which the evaluation of quality is possible. For this purpose, only a new appropriate evaluation strategy (rule interpreter) is required. The performance of the developed system is shown in the first example in the field of quality management. The rule-based system may also be used to determine the parameters of a control process, to improve the quality of productions.First, the parameters of a control process can be measured by several tests. Then, the knowledge of this process is illustrated in rules by machine learning. There are important parameters of a process established to create a predictive system for that. These rule-based system inverse functions for these parameters are implemented.The performance of the developed inverse functions is tested in the second example in this thesis.

Hybride Wissensverarbeitung in der präventivmedizinischen Diagnostik

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

Das Methodenpaket IeMAX mit dem Fuzzy-Simulationsmodell FLUCS - Entwicklung und Anwendung eines Entscheidungsunterstützungssystems für die integrative Raumplanung

Ausgehend von der Tatsache, dass bei unterschiedlichen Nutzungsansprüchen an einen Raum Konfliktsituationen auftreten können, entwickelt die vorliegende Untersuchung zur Unterstützung von Entscheidungsfindungen das Methodenpaket IeMAX (Integrated environmental Modelling and Assessment with a Fuzzy Logic Expert System) mit dem Fuzzy-Simulations-modell FLUCS (Fuzzy Logic based agricultural land use change Simulation System) als Entscheidungsunterstützungssystem mit den Komponenten Systemanalyse, Modellierung und Bewertung. Grundlage für die Erprobung des Systems anhand der für Schleswig-Holstein typischerweise konfligierenden Raumansprüche der Land- und Wasserwirtschaft sowie der Siedlungs- und Verkehrsentwicklung sind die als Systemkomponente ‚Wissensmanagement' zusammengefassten einschlägigen Erkenntnisse der Ökosystemforschung und Umweltökonomie sowie des Umweltrechts. Die Modellentwicklung folgt den Prinzipien der Szenariobildung und stützt sich vor allem auf die Methoden der Fuzzy Logic und der Expertensystemtechnik. Das regelbasierte Fuzzy-Simulationsmodell FLUCS besteht aus drei Teilmodellen mit 15 linguistischen Variablen, 53 diese beschreibenden Termen und 136 ‚Wenn-Dann-Regeln'. Das Modell berechnet als entscheidungsrelevantes Gesamtergebnis Art und Ausmaß der zur Konfliktlösung notwendigen Flächenumwidmungen und Nutzungsänderungen

Wissensbasierte Modellierung vernetzt-kooperativer Gebäudeplanung unter Verwendung von Methoden der Fuzzy-Logik

Die gestiegenen Anforderungen an Planung und Ausführung von Bauprojekten erfordern für eine wirtschaftliche Projektabwicklung eine koordinierte Kommunikation sowie eine effiziente Informationsverarbeitung. Im Rahmen dieser Arbeit wurden mit dem Multi-Objective Representation of Knowledge and its Applications – Modell (MORLA-Modell) die Grundlagen für vernetzt-kooperative Planungsprozesse unter Einsatz wissensbasierter Systeme erarbeitet und prototypisch implementiert. Das MORLA-Modell integriert weitreichende Aspekte der Mehrbenutzerfähigkeit, Datensicherheit, Modellintegrität und Anwendbarkeit auf sämtliche Gewerke des Bauwesens. Die Vorteile des entwickelten Modells liegen in der beschleunigten Durchführung zeitintensiver und somit kostenverursachender Vorgänge durch eine effiziente Kommunikationsinfrastruktur sowie in der vollständigen Erfassung von sowohl gewerkespezifischen als auch gewerkeübergreifenden Konsequenzen einzelner Planungsaktivitäten innerhalb der verteilten heterogenen Planungsumgebung. Durch den konsequenten Einsatz eines derartigen Systems können die Fehleranfälligkeit minimiert und Planungs- und Entscheidungsprozesse erheblich beschleunigt werden. Das Gebäude-Informations-Modell (Building-Information-Model – BIM) als zentrale Datenbasis dient im MORLA-Modell zur Verwaltung der im Rahmen des Planungsprozesses erforderlichen Informationen. Sämtliche Produktdaten werden zur Sicherstellung der Konsistenz ausnahmslos serverseitig vorgehalten und verwaltet. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die Konsequenzen von Planungsänderungen sowie die Einhaltung lokaler Sperren jederzeit für alle Beteiligten ersichtlich sind. Um die erforderliche Mehrbenutzer- und Multigewerke-Fähigkeit von auf dem MORLA-Modell basierenden Systemen sicherzustellen, wurden im eigens hierfür erarbeiteten Produkt-Daten-Modell zudem wesentliche Elemente der Prozessmodellierung berücksichtigt. Im Gegensatz zu den Produktdateninstanzen werden die Instanzen der Wissensdaten – die gewerkespezifischen MORLA-Wissensbanken – auf den lokalen Workspaces der Projektbeteiligten vorgehalten. Die Verwendung einer deklarativen Form der Wissensrepräsentation für die verschiedenen am Planungsprozess beteiligten Wissensdomänen sorgt für eine hohe Modularität des Gesamtsystems und somit für eine starke Unabhängigkeit der Wissensbanken sowohl voneinander als auch vom zentralen Inferenzmechanismus. Dies vereinfacht die Integration der heterogenen Wissensdomänen erheblich. Mit Hilfe von Inferenzmechanismen wird die lückenlose Identifikation gewerkeübergreifender Konsequenzen von Planungsänderungen ermöglicht. Die Untergliederung des Planungsprozesses in einzelne Szenarien stellt ein sehr praxisgerechtes Verfahren im Rahmen des Änderungsmanagements in der heterogenen Planungsumgebung dar. Zur Reduktion des Kommunikationsaufwandes werden die einzelnen MORLA-Wissensbanken im Rahmen der Auswertung serverseitig repliziert. Diese Replikation macht eine Aufteilung der Wissensbanken in einen öffentlich einsehbaren und einen privat geschützten Bereich erforderlich. Somit ist der Schutz von firmenbezogenem Ingenieurwissen gewährleistet. Dies ist eine grundlegende Voraussetzung für die Akzeptanz des Gesamtsystems in der Praxis. Zur Evaluierung der erarbeiteten Konzepte wurden Wissensbanken beispielhaft für die Gewerke der Tragwerksplanung (Stahlbetonbau) und der Haustechnik (Raumlufttechnik) erarbeitet und mit Hilfe einer Wissenserwerbskomponente implementiert. Die Möglichkeit einer computerbasierten Abschätzung von Konsequenzen aus Planungsänderungen stellt dem Anwender ein sehr hilfreiches Werkzeug zur Seite. Der Kommunikationsaufwand zwischen den projektbeteiligten Fachplanern wird hierdurch erheblich reduziert. Potentiell aufwändige und evtl. nicht realisierbare Planungsvarianten können mit Hilfe der erarbeiteten Sensitivitätsanalyse bereits im Vorfeld identifiziert werden. Hierfür wurden im Rahmen der vorliegenden Arbeit Fuzzy-Methoden verwendet. Durch ein eigenständiges Verfahren zur Defuzzyfikation, welches die besonderen Charakteristika der verwendeten logischen Fuzzy-Modelle berücksichtigt, und die Erarbeitung eines Parameters zur Bestimmung der Spezifität resultierender Fuzzy-Ergebnismengen, erfolgt eine effiziente und an das MORLA-Modell angepasste Approximation von Auswirkungen. Die Verwendung von Methoden der Fuzzy-Logik für die Sensitivitätsanalyse der Veränderung planungsrelevanter Parameter ermöglicht eine Reduzierung der Komplexität sowie eine transparente, natürlich­sprachliche Benutzerinteraktion. Im MORLA-Modell wurden u. a. auch die Anforderungen für eine deterministische Abhängigkeitsverfolgung im Rahmen von Netzstrukturen (z.B.: Lüftungskanalnetz, Lastabtragung, o. ä.) berücksichtigt und ein gewerkeübergreifender Inferenzmechanismus entwickelt. Des Weiteren wurden Konzepte einer effizienten Steuerung und Regelung des Daten- und Informationsflusses, einer gewerkeübergreifenden Benutzerinteraktion, sowie erforderlicher Sperrmechanismen erarbeitet und mit Hilfe einer Softwareapplikation Domain Augmented Environment for Intelligent Networked & Cooperative Design (DaVinci) implementiert. Mit Hilfe der in DaVinci beinhalteten Erklärungskomponente wird für den Anwender die Rückverfolgung des (gewerkeübergreifenden) Rechenwegs visualisiert. Diese Nachvollziehbarkeit und somit Sicherung der Transparenz der Planungshistorie eines Bauwerks ist eine weitere Voraussetzung für die Anwendung und Akzeptanz des Systems in der Praxis

Entwicklung einer Diagnose-Shell zur Unterstützung von Informationssystemsicherheit

Im Rahmen der Arbeit wurde ein Expertisemodell des Managements der Informationssystemsicherheit (IS-Sicherheit) entwickelt und durch eine Diagnose-Shell operationalisiert. Es stand die Wissensrepräsentation und nutzung des IS-Sicherheitswissens zur Unterstützung des IS-Sicherheitsmanagements im Mittelpunkt. Hierfür wurden Methoden des Knowledge Engineering verwendet, um die IS-Sicherheitsstrategien durch diagnostische Problemlösungsmethoden zu beschreiben. Das benötigte IS-Sicherheitswissen wird durch IS-Sicherheitskonzepte repräsentiert. Die Modelle sind auf unterschiedlichen Abstraktionsstufen entwickelt worden, die zu einem epistemologischen Expertisemodell zusammengefasst worden sind. Es werden die drei Ebenen (Aufgaben-, Inferenz- und Domänen-Ebene) des Expertisemodells beschrieben und abgegrenzt. Die Aufgaben- und Inferenzebene beschreiben die Problemlösungsmethoden. Hierfür spezifiziert die Aufgabenebene das Ziel der Diagnose und deren Teilaufgaben. Es werden auf dieser Ebene generische Kontrollstrukturen bzw. Basis-Inferenzen (z.B. eines diagnostischen Problemlösungsprozesses) beschrieben. Eine Verfeinerung der Aufgabenebene bildet die Inferenzebene, die die Abhängigkeit zwischen Inferenzen und Wissens-Rollen darstellt. In der Domänenebene wird das domänenspezifische Wissen (z.B. das Sicherheitswissen) beschrieben, das zur konkreten Problemlösung (z.B. Schwachstellenanalyse oder Risikoanalyse) benötigt wird. Für die Problemlösung werden die Konzepte der Domänenebene, wie z.B. Schwachstellen oder Gefahren, auf die Wissens-Rollen der Problemlösungsmethoden überführt. Es wurde ein Entwurfsmodell für einen wissensbasierten Fragenkatalog entwickelt, das das Expertisemodell operationalisiert und die Grundlage für die spätere Implementierung darstellt. Hierfür werden die konventionellen, computergestützten Fragenkataloge durch eine wissensbasierte Regel-Komponente erweitert, die eine explizite Repräsentation von Abhängigkeitskonzepten ermöglicht. Darauf basierend wurde ein wissensbasierter Diagnose-Prototyp implementiert, der eine direkte Wissenseingabe und nutzung durch einen IS-Sicherheitsexperten unterstützt. Das wissensbasierte System kann auf Basis der Erhebung eine spezifische Problemlösung durchführen und automatisiert ein IS-Sicherheitskonzept erstellen

HYPERBIS : ein betriebliches Hypermedia-Informationssystem

Hypermediasysteme finden in jüngster Zeit immer größere Beachtung, was sich in vielen Konferenz- und Workshopveranstaltungen niederschlägt. In diesem Bericht wird die Entwicklung eines betrieb-lichen Informationssystems unter Verwendung eines Hypermediasystems betrachtet. Die verfolgte Absicht dieses Ansatzes war es, möglichst viele Informationen des DFKI, insbesondere der bestehenden Organisation, des beschäftigten Personals, der durchgeführten Projekte und der benutzten Räumlichkeiten, in einheitlicher Weise auf einem Rechner zu verwalten und bei unterschiedlichen Gelegenheiten wirkungsvoll zu präsentieren. Das System HYPERBIS wird einerseits aus entwicklungstechnischer Sicht und andererseits aus Benutzersicht beschrieben. Zum einen werden die teilweise schwierige Akquisition und Analyse von Informationen über das DFKI sowie die anschließende Abbildung in die Hypermediastrukturen diskutiert. Zum anderen werden ausführlich die komfortable Benutzerschnittstelle und die hilfreichen Wartungsfunktionen erklärt

Wissensintegration von generischem und fallbasiertem Wissen, uniforme Repräsentation, Verwendung relationaler Datenbanksysteme sowie Problemlösen mit Concept Based und Case Based Reasoning sowie Bayesschen Netzen in medizinischen wissensbasierten Systemen

Ein wissensbasiertes System soll den Mediziner im Rahmen der Diagnosestellung unterstützen, indem relevante Informationen bereitgestellt werden. Aus komplexen Symptomkonstellationen soll eine zuverlässige Diagnose und damit verbundene medizinische Maßnahmen abgeleitet werden. Grundlage dafür bildet das im System adäquat repräsentierte Wissen, das effizient verarbeitet wird. Dieses Wissen ist in der medizinischen Domäne sehr heterogen und häufig nicht gut strukturiert. In der Arbeit wird eine Methodik entwickelt, die die begriffliche Erfassung und Strukturierung der Anwendungsdomäne über Begriffe, Begriffshierarchien, multiaxiale Komposition von Begriffen sowie Konzeptdeklarationen ermöglicht. Komplexe Begriffe können so vollständig, eindeutig und praxisrelevant abgebildet werden. Darüber hinaus werden mit der zugrunde liegenden Repräsentation Dialogsysteme, fallbasierte und generische Problemlösungsmethoden sowie ihr Zusammenspiel mit relationalen Datenbanken in einem System vorgestellt. Dies ist vor allem im medizinischen Diskursbereich von Bedeutung, da zur Problemlösung generisches Wissen (Lehrbuchwissen) und Erfahrungswissen (behandelte Fälle) notwendig ist. Die Wissensbestände können auf relationalen Datenbanken uniform gespeichert werden. Um das vorliegende Wissen effizient verarbeiten zu können, wird eine Methode zur semantischen Indizierung vorgestellt und deren Anwendung im Bereich der Wissensrepräsentation beschrieben. Ausgangspunkt der semantischen Indizierung ist das durch Konzepthierarchien repräsentierte Wissen. Ziel ist es, den Knoten (Konzepten) Schlüssel zuzuordnen, die hierarchisch geordnet und syntaktisch sowie semantisch korrekt sind. Mit dem Indizierungsalgorithmus werden die Schlüssel so berechnet, dass die Konzepte mit den spezifischeren Konzepten unifizierbar sind und nur semantisch korrekte Konzepte zur Wissensbasis hinzugefügt werden dürfen. Die Korrektheit und Vollständigkeit des Indizierungsalgorithmus wird bewiesen. Zur Wissensverarbeitung wird ein integrativer Ansatz der Problemlösungsmethoden des Concept Based und Case Based Reasoning vorgestellt. Concept Based Reasoning kann für die Diagnose-, Therapie- und Medikationsempfehlung und -evaluierung über generisches Wissen verwendet werden. Mit Hilfe von Case Based Reasoning kann Erfahrungswissen von Patientenfällen verarbeitet werden. Weiterhin werden zwei neue Ähnlichkeitsmaße (Kompromissmengen für Ähnlichkeitsmaße und multiaxiale Ähnlichkeit) für das Retrieval ähnlicher Patientenfälle entwickelt, die den semantischen Kontext adäquat berücksichtigen. Einem ausschließlichen deterministischen konzeptbasiertem Schließen sind im medizinischen Diskursbereich Grenzen gesetzt. Für die diagnostische Inferenz unter Unsicherheit, Unschärfe und Unvollständigkeit werden Bayessche Netze untersucht. Es können so die gültigen allgemeinen Konzepte nach deren Wahrscheinlichkeit ausgegeben werden. Dazu werden verschiedene Inferenzmechanismen vorgestellt und anschließend im Rahmen der Entwicklung eines Prototypen evaluiert. Mit Hilfe von Tests wird die Klassifizierung von Diagnosen durch das Netz bewertet.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification featuresA knowledge-based system is designed to support the medical professionals in the diagnostic process by providing relevant information. A reliable diagnosis and associated medical measures are to be derived from complex symptom constellations. It is based on the knowledge adequately represented in the system, which is processed efficiently. This knowledge is very heterogeneous in the medical domain and often not well structured. In this work, a methodology is developed that enables the conceptual capture and structuring of the application domain via concepts, conecpt hierarchies, multiaxial composition of concepts as well as concept declarations. Complex concepts can thus be mapped completely, clearly and with practical relevance. Furthermore, the underlying representation introduces dialogue systems, \acrlong{abk:CBR} and generic problem solving methods as well as their interaction with relational databases in one system. This is particularly important in the field of medical discourse, since generic knowledge (textbook knowledge) and experiential knowledge (treated cases) are necessary for problem solving. The knowledge can be stored uniformly on relational databases. In order to be able to process the available knowledge efficiently, a method for semantic indexing is presented and its application in the field of knowledge representation is described. The starting point of semantic indexing is the knowledge represented by concept hierarchies. The goal is to assign keys to the nodes (concepts) that are hierarchically ordered and syntactically and semantically correct. With the indexing algorithm, the keys are calculated in such a way that the concepts are unifiable with the more specific concepts and only semantically correct concepts may be added to the knowledge base. The correctness and completeness of the indexing algorithm is proven. An integrative approach of the problem-solving methods of Concept Based and \acrlong{abk:CBR} is presented for knowledge processing. Concept Based Reasoning can be used for diagnosis, therapy and medication recommendation and evaluation via generic knowledge. Case Based Reasoning can be used to process experiential knowledge of patient cases. Furthermore, two new similarity measures (compromise sets for similarity measures and multiaxial similarity) are developed for the retrieval of similar patient cases that adequately consider the semantic context. There are limits to an exclusively deterministic Concept Based Reasoning in the medical domain. For diagnostic inference under uncertainty, vagueness and incompleteness Bayesian networks are investigated. The method is based on an adequate uniform representation of the necessary knowledge. Thus, the valid general concepts can be issued according to their probability. To this end, various inference mechanisms are introduced and subsequently evaluated within the context of a developed prototype. Tests are employed to assess the classification of diagnoses by the network.:1 Einleitung 2 Medizinische wissensbasierte Systeme 3 Medizinischer Behandlungsablauf und erweiterter wissensbasierter Agent 4 Methoden zur Wissensrepräsentation 5 Uniforme Repräsentation mit Begriffshierachien, Konzepten, generischem und fallbasierten Schließen 6 Semantische Indizierung 7 Medizinisches System als Beispielanwendung 8 Ähnlichkeitsmaße, Kompromissmengen, multiaxiale Ähnlichkeit 9 Inferenzen mittels Bayesscher Netze 10 Zusammenfassung und Ausblick A Ausgewählte medizinische wissensbasierte Systeme zur Entscheidungsunterstützung aus der Literatur B Realisierung mit Softwarewerkzeugen C Causal statistic modeling and calculation of distribution functions of classification feature