Implementierung und Erweiterung der Sprache ALCP

Diese Dokumentation beschreibt die Implementierung und Erweiterung der Sprache ALCP. ALCP ist eine von [Heinsohn 94a] entwickelte Erweiterung der terminologischen Wissensrepräsentationssprache ALC um eine probabilistische Komponente, so daß auch unsicheres Wissen repräsentiert und für Inferenzen verwendet werden kann. Nach einer Einführung in die grundlegenden Bereiche der Wahrscheinlichkeitstheorie und der Wissensrepräsentation erfolgt eine kurze Beschreibung der Sprache ALCP. Anschließend werden die bei der Implementierung verwendeten Konzepte vorgestellt und die benutzten Datenstrukturen und Algorithmen werden beschrieben und erläutert. Der praktische Aspekt der Verwendung der Sprache ALCP wird durch eine Beschreibung der verwendbaren Funktionen, eine Bedienungsanleitung und eine Beispielsitzung abgedeckt. Desweiteren wird die Mächtigkeit der Sprache ALCP anhand einiger Beispiele veranschaulicht

Ein modularer Beweiser für agentenabhängige Terminologien

Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines modular aufgebauten Erfüllbarkeitstesters für verschiedene unimodale und eine polymodale Beschreibungslogik, die zur Repräsentation von agentenabhängig modelliertem terminologischen Wissen genutzt werden kann. Es werden dazu Tableaukalküle eingeführt, und deren Implementationen vorgestellt. Die Tableaukalküle bearbeiten Beschreibungslogik- und Modallogikanteile getrennt, dieser Trennung folgt dann auch der Aufbau des Testers. Zur Bearbeitung der Beschreibungslogikanteile wird das System FaCT benutzt, welches als Modul in den Erfüllbarkeitstester integriert wird. Eine notwendige Vorverarbeitungsstufe wird von einem weiteren Modul realisiert. Für die Performance des gesamten modularen Systems spielt die interne Kommunikation eine entscheidene Rolle. Deshalb ist eine optimierte Variante der Kommunikation zwischen FaCT und dem Gesamtsystem entwickelt worden. Während des Tests verschiedener Formeln eines Benchmarks konnte das hier entwickelte modulare System im Vergleich mit anderen Systemen akzeptable Leistungen erbringen

Hybride Wissensverarbeitung in der präventivmedizinischen Diagnostik

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

Wissensorganisation, Topic Maps und Ontology Engineering: Die Verbindung bewährter Begriffsstrukturen mit aktueller XML-Technologie

Wie können begriffliche Strukturen an Topic Maps angebunden werden? Allgemeiner: Wie kann die Wissensorganisation dazu beitragen, dass im Semantic Web eine begriffsbasierte Infrastruktur verfügbar ist? Dieser Frage hat sich die Wissensorganisation bislang noch nicht wirklich angenommen. Insgesamt ist die Berührung zwischen semantischen Wissenstechnologien und wissensorganisatorischen Fragestellungen noch sehr gering, obwohl Begriffsstrukturen, Ontologien und Topic Maps grundsätzlich gut zusammenpassen und ihre gemeinsame Betrachtung Erkenntnisse für zentrale wissensorganisatorische Fragestellungen wie z.B. semantische Interoperabilität und semantisches Retrieval erwarten lässt. Daher motiviert und skizziert dieser Beitrag die Grundidee, nach der es möglich sein müsste, eine Sprache zur Darstellung von Begriffsstrukturen in der Wissensorganisation geeignet mit Topic Maps zu verbinden. Eine genauere Untersuchung und Implementation stehen allerdings weiterhin aus. Speziell wird vermutet, dass sich der Concepto zugrunde liegende Formalismus CLF (Concept Language Formalism) mit Topic Maps vorteilhaft abbilden lässt. Damit können Begriffs- und Themennetze realisiert werden, die auf expliziten Begriffssystemen beruhen. Seitens der Wissensorganisation besteht die Notwendigkeit, sich mit aktuellen Entwicklungen auf dem Gebiet des Semantic Web und Ontology Engineering vertraut zu machen, aber auch die eigene Kompetenz stärker aktiv in diese Gebiete einzubringen. Damit dies geschehen kann, führt dieser Beitrag zum besseren Verständnis zunächst aus Sicht der Wissensorganisation knapp in Ontologien und Topic Maps ein und diskutiert wichtige Überschneidungsbereiche

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

Semantische Informationsintegration - Konzeption eines auf Beschreibungslogiken basierenden Integrationssystems für die Produktentwicklung

Aufgrund der Notwendigkeit, unkontrolliert aufkommende Datenfluten zu beherrschen sowie der steigenden Produktkomplexität resultiert der Handlungsbedarf, skalierbare Informationsintegrationslösungen zu finden, die einen effizienten und kontextbezogenen Zugriff auf Wissen unterstützen. Einsatz eines semantischen Integrationskonzepts in der Produktentwicklung erweitert den Wissensbeschaffungsraum des Ingenieurs enorm und ermöglicht die Interoperabilität heterogener Informationssysteme