6 research outputs found
Information compression in the context model
The Context Model provides a formal framework for the representation, interpretation, and analysis of vague and uncertain data. The clear semantics of the underlying concepts make it feasible to compare well-known approaches to the modeling of imperfect knowledge like that given in Bayes Theory, Shafer's Evidence Theory, the Transferable Belief Model, and Possibility Theory. In this paper we present the basic ideas of the Context Model and show its applicability as an alternative foundation of Possibility Theory and the epistemic view of fuzzy sets
Proceedings / 17. Workshop Computational Intelligence [Elektronische Ressource] : Dortmund, 5. - 7. Dezember 2007
Dieser Tagungsband enthĂ€lt die BeitrĂ€ge des 17. Workshops âComputational Intelligenceâ des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft fĂŒr Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) und der Fachgruppe âFuzzy-Systeme und Soft-Computingâ der Gesellschaft fĂŒr Informatik (GI), der vom 5. â 7. Dezember 2007 im Haus Bommerholz bei Dortmund stattfindet. Der GMA-Fachausschuss 5.14 âComputational Intelligenceâ entstand 2005 aus den bisherigen FachausschĂŒssen âNeuronale Netze und EvolutionĂ€re Algorithmenâ (FA 5.21) sowie âFuzzy Controlâ (FA 5.22). Der Workshop steht in der Tradition der bisherigen Fuzzy-Workshops, hat aber seinen Fokus in den letzten Jahren schrittweise erweitert. Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools fĂŒr âą Fuzzy-Systeme, âą KĂŒnstliche Neuronale Netze, âą EvolutionĂ€re Algorithmen und âą Data-Mining-Verfahren sowie der Methodenvergleich anhand von industriellen und Benchmark-Problemen. INHALTSVERZEICHNIS T. Fober, E. HĂŒllermeier, M. Mernberger (Philipps-UniversitĂ€t Marburg): Evolutionary Construction of Multiple Graph Alignments for the Structural Analysis of Biomolecules G. Heidemann, S. Klenk (UniversitĂ€t Stuttgart): Visual Analytics for Image Retrieval F. RĂŒgheimer (OvG-UniversitĂ€t Magdeburg): A Condensed Representation for Distributions over Set-Valued Attributes T. Mrziglod (Bayer Technology Services GmbH, Leverkusen): Mit datenbasierten Technologien und Versuchsplanung zu erfolgreichen Produkten H. Schulte (Bosch Rexroth AG, Elchingen): Approximationsgenauigkeit und dynamisches Fehlerwachstum der Modellierung mit Takagi-Sugeno Fuzzy Systemen C. Burghart, R. Mikut, T. Asfour, A. Schmid, F. Kraft, O. Schrempf, H. Holzapfel, R. Stiefelhagen, A. Swerdlow, G. Bretthauer, R. Dillmann (UniversitĂ€t Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH): Kognitive Architekturen fĂŒr humanoide Roboter: Anforderungen, Ăberblick und Vergleich R. Mikut, C. Burghart, A. Swerdlow (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, UniversitĂ€t Karlsruhe): Ein Gedankenexperiment zum Entwurf einer integrierten kognitiven Architektur fĂŒr humanoide Roboter G. Milighetti, H.-B. Kuntze (FhG IITB Karlsruhe): Diskret-kontinuierliche Regelung und Ăberwachung von Robotern basierend auf Aktionsprimitiven und Petri-Netzen N. Rosemann, W. Brockmann (UniversitĂ€t OsnabrĂŒck): Kontrolle dynamischer Eigenschaften des Online-Lernens in Neuro-Fuzzy-Systemen mit dem SILKE-Ansatz A. Hans, D. SchneegaĂ, A. SchĂ€fer, S. Udluft (Siemens AG, TU Ilmenau): Sichere Exploration fĂŒr Reinforcement-Learning-basierte Regelung Th. Bartz-Beielstein, M. Bongards, C. Claes, W. Konen, H. Westenberger (FH Köln): Datenanalyse und Prozessoptimierung fĂŒr Kanalnetze und KlĂ€ranlagen mit CI-Methoden S. Nusser, C. Otte, W. Hauptmann (Siemens AG, OvG-UniversitĂ€t Magdeburg): Learning Binary Classifiers for Applications in Safety-Related Domains W. Jakob, A. Quinte, K.-U. Stucky, W. SĂŒĂ, C. Blume (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH; FH Köln, Campus Gummersbach) Schnelles Resource Constrained Project Scheduling mit dem EvolutionĂ€ren Algorithmus GLEAM M. PreuĂ, B. Naujoks (UniversitĂ€t Dortmund): EvolutionĂ€re mehrkriterielle Optimierung bei Anwendungen mit nichtzusammenhĂ€ngenden Pareto-Mengen G. Rudolph, M. PreuĂ (UniversitĂ€t Dortmund): in mehrkriterielles Evolutionsverfahren zur Bestimmung des Phasengleichgewichts von gemischten FlĂŒssigkeiten Y. Chen, O. Burmeister, C. Bauer, R. Rupp, R. Mikut (UniversitĂ€t Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, OrthopĂ€dische UniversitĂ€tsklinik Heidelberg): First Steps to Future Applications of Spinal Neural Circuit Models in Neuroprostheses and Humanoid Robots F. Hoffmann, J. Braun, T. Bertram, S. Hölemann (UniversitĂ€t Dortmund, RWTH Aachen): Multikriterielle Optimierung mit modellgestĂŒtzten Evolutionsstrategien S. Piana, S. Engell (UniversitĂ€t Dortmund): EvolutionĂ€re Optimierung des Betriebs von rohrlosen Chemieanlagen T. Runkler (Siemens AG, CT IC 4): Pareto Optimization of the Fuzzy câMeans Clustering Model Using a MultiâObjective Genetic Algorithm H. J. Rommelfanger (J.W. Goethe-UniversitĂ€t Frankfurt am Main): Die Optimierung von Fuzzy-Zielfunktionen in Fuzzy (Mehrziel-) LPSystemen - Ein kritischer Ăberblick D. Gamrad, D. Söffker (UniversitĂ€t Duisburg-Essen): Formalisierung menschlicher Interaktionen durch Situations-Operator- Modellbildung S. Ritter, P. Bretschneider (FhG AST Ilmenau): Optimale Planung und BetriebsfĂŒhrung der Energieversorgung im liberalisierten Energiemarkt R. Seising (Medizinische UniversitĂ€t Wien): Heinrich Hertz, Ludwig Wittgenstein und die Fuzzy-Strukturen - Eine kleine âBildergeschichteâ zur Erkenntnisphilosophie J. Limberg, R. Seising (Medizinische UniversitĂ€t Wien): Sequenzvergleiche im Fuzzy-Hypercube M. Steinbrecher, R. Kruse (OvG-UniversitĂ€t Magdeburg): Visualisierung temporaler AbhĂ€ngigkeiten in Bayesschen Netzen M. Schneider, R. Tillmann, U. Lehmann, J. Krone, P. Langbein, U. Stark, J. Schrickel, Ch. Ament, P. Otto (FH SĂŒdwestfalen, Airbus Deutschland GmbH, Hamburg, TU Ilmenau): KĂŒnstliches Neuronales Netz zur Analyse der Geometrie von groĂflĂ€chig gekrĂŒmmten Bauteilen C. Frey (FhG IITB Karlsruhe): Prozessdiagnose und Monitoring feldbusbasierter Automatisierungsanlagen mittels selbstorganisierender Karte
On a Tool for Reasoning with Mass Distributions
We present a framework foreasoning under uncertainty using mass distributions. Our basic concept is the flow of evidence masses from supersets to subsets which is specified by experts. The expert domain is assumed to have various characteristics so that it can be considered to be a product space with one coordinate for each characteristic. Encoding the qualitative knowledge structure in a dependency network (hypertree) it is possible to describe an efficient propagation algorithm providing mass distributions on each characteristic. This algorithm bases on the computation in (small) subspaces of the product space which reduces its complexity in time as well as in space. It is also easy to make use of parallel computer architectures to improve the efficiency of the algorithm.